Pemodelan UML Untuk Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Dini Cedera Awal Pada Peserta Olahraga Beladiri Menggunakan Pendekatan Teorema Bayes
Finanta Okmayura 1 , Arfa Fadilah 2 , Cily Tria Marisa 3 , Boy Zidan Nadjal 4 , Muhammad Ryan Pratama Yudha 5 , Roma Tika Adi Putra 6 1,2,3,4,5,6 Universitas Muhammadiyah Riau email: finantaokmayura@umri.ac.id 1 , fadilarfa2arfa@gmail.com 2 , cilytriamarisa04@gmail.com 3 , zidanzidan181818@gmail.com 4 , muhammadryanpku@gmail.com 5 , romatikaadiputra@gmail.com 6
Abstract: When  participants  in  olahraga  beladiri  pencaksilat  engage  in  training,  they frequently encounter a substance known as cedera, which, if not identified quickly, might be fatal for participants in silat. In any case, when an olahraga competitor begins to suffer from cedera  and  latihan,  there  isn't  any  tenaga  kesehatan  present,  therefore  the  competitor  in question must make a quick detour to reach the facilities for kesehatan. In order to assist in the  detection  of  cedera  that  occurs  in  athletes  competing  in  beladiri  pencaksilat,  a perancangan  system  pakar  was  built  to  diagnose  dini  cedera  awal  athletes  competing  in beladiri pencaksilat. Algorithm used to calculate the likelihood of a diagnosis being made by a participant  in  an  organized  sport  who  is  wearing  a  pencaksilat  is  the  Bayesian  algorithm. Data  collection  for  this  study  was  done  through  literature  and  long-distance  travel  with  a guide who is a pelatih who is also empathetic. 2 types of cedera with 8 gejala were discovered from  the  wawancara  results.  Additionally,  it  can  be  understood  that  athletes  have  an  85% chance  of  correctly  diagnosing  Penyakit  Cedera  Bagian  Lengan  and  Tangan  based  on  the results of a probability analysis using the Bayes algorithm. Then, to carry out the analysis of the  present  system, the  researcher  employs  the  UML  (Unified  Modelling Language) modeling language,  which  includes  use  case  diagrams,  context  diagrams,  data  flow  diagrams,  and event-related  diagrams  (Entity  Relationship  Diagram).  Utilized  with  this  type  of  network infrastructure is the forward chaining method.
Keywords : cedera, unified modelling language, expert system, teorema bayes, cedera pencak silat
Abstrak: Pada  saat  peserta  olahraga  beladiri  pencaksilat  melakukan  latihan,  mereka  pasti mengalami  yang  namanya  cedera  yang  mana  jika  tidak  ditangani  dengan  cepat  bisa berakibat  fatal  bagi  peserta  silat.  Apalagi  saat  peserta  olahraga  beladiri  ini  latihan  dan mengalami  cedera  tidak  ada  tenaga  kesehatan  disana,  maka  peserta  tersebut  harus menempuh  perjalanan  jauh  untuk  sampai  ke  fasilitas  kesehatan.  Dalam  membantu mendeteksi  cedera  yang  dialami  peserta  olahraga  beladiri  pencaksilat,  maka  dibuatlah perancangan  sistem  pakar  guna  mendiagnosa  dini  cedera  awal  peserta  olahraga  beladiri pencaksilat. Algoritma yang digunakan untuk melakukan perhitungan probabilitas diagnosa dini  cedera  awal  yang  dialami  peserta  olahraga  beladiri  pencaksilat  adalah  dengan menggunakan  algoritma teorema  bayes. Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan  studi  literatur  dan  wawancara  langsung  dengan  pakar  yang  dalam  hal  ini  adalah pelatih sekaligus penanggung jawab. Dari hasil wawancara didapatlah 2 jenis cedera dengan 8  gejala.  Dan  dari  perhitungan  nilai  probabilitas  menggunakan  algoritma Teorema  bayes , dapat di ketahui bahwa peserta olahraga beladiri pencaksilat didiagnosa menderita Penyakit Cedera  Bagian  Lengan  dan  Tangan  dengan  nilai  probabilitas  85%.  Kemudian  untuk melakukan  perancangan  sistem  pakar  ini  peneliti  menggunakan  pemodelan UML  (Unified Modelling  Language) yang  melibatkan use  case  diagram,  context  diagram,  DFD  (Data  Flow Diagram)  dan  ERD  (Entity  Relationship  Diagram). Dengan  mesin  infrensi  yang  digunakan adalah metode forward chaining.
Kata kunci : cedera, unified modelling language, sistem pakar, teorema bayes, cedera pencak silat
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 31-40                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Pendahuluan
Olahraga  bela  diri  merupakan olahraga  yang  sangat  bermanfaat, bukan hanya membuat orang itu sehat tetapi  juga  dapat  digunakan  untuk pertahanan  diri  bila  ada  orang  lain yang berniat jahat. Olahraga beladiri di Indonesia sangat banyak, ada yang asli dari  Indonesia  yaitu  pencak  silat  dan tarung  bebas,  dan  ada  juga  dari  luar Indonesia  seperti  taekwondo,  karate, judo,  kempo,  wushu,  dan  banyak  lagi. Selain  untuk  olahraga,  beladiri  juga bertujuan  lain  yaitu  seni.  Olahraga beladiri  dapat  berguna  bila  dilakukan dengan  cara  yang  baik  dan  benar.
Olahraga  beladiri  sangat  berbahaya bila  dilakukan  untuk  hal-hal  yang tidak baik. Semua
olahraga mempunyai  dampak  yang  positif  dan juga  negatif.  Sama  halnya  dengan olahraga  beladiri,  dampak  negatifnya adalah  dapat  menimbulkan  cedera. Sebab  dari  cedera  sangat  beragam, bisa  dari  dalam  diri  kita  sendiri  yaitu dengan melakukan gerakan yang tidak sempurna  ataupun  dari  lingkungan sekitar  seperti  lawan  pada  saat bertanding. Olahraga beladiri
merupakan  olahraga  yang  mempunyai sifat bodycontact atau  kontak  fisik, jadi olahraga ini sangat rentan terkena cedera (Ardiyansyah et al., 2017) Sistem  pakar  merupakan  cabang dari Artificial  Intelligence  (AI) yang dikembangkan pada pertengahan tahun  1960.  Sistem  pakar  yang pertama  kali  muncul  adalah General- purpose  Problem  Solver  (GPS) yang dikembangkan  oleh Newel dan  Simon. Sistem  pakar  dapat  menyelesaikan suatu  permasalahan  tertentu  dengan meniru  kerja  dari  para  ahli.  Dengan sistem  pakar  ini  orang  awam  pun dapat  menyelesaikan  masalah  yang cukup  rumit  yang  sebenarnya  hanya dapat  diselesaikan  oleh  para  ahli (Okmayura & Effendi, 2019).
Teorema  bayes di  kemukakan oleh  seorang  pendeta  Presbyterian inggris  pada  tahun  1763  yang
bernama  Thomas  Bayes. Theorema bayes kemudian di  sempurnakan  oleh laplace. Theorema  bayes di  gunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya suatu peristiwa berdasarkan  pengaruh  yang  di  dapat dari  hasil  observasi  (Syahrizal  & Haryati, 2018).
Teorema  Bayes adalah  jenis metode  yang  terdapat  pada  sistem pakar  telah  banyak  digunakan  untuk menemukan solusi permasalahan yang berkaitan tentang probabilitas termasuk penerapan dalam pendeteksi penyakit (Ramadhan, 2018) . UML adalah singkatan dari Unified  Modeling  Language yang disebut  sebuah  teknik  pengembangan sistem  yang  menggunakan  bahasa grafis sebagai alat untuk pendokumentasian  dan  melakukan spesifkasi  pada  sistem.  UML  pertama kali  dipopulerkan  oleh  Grady  Booch dan  James  Rumbaugh  pada  tahun 1994  untuk  mengkobinasikan  dua metodologi  terkenal  yaitu  Booch  dan OMT,  kemudian  Ivar  Jacobson,  yang menciptakan Object Oriented Software Engineering  (OOSE) ikut  bergabung. Standar UML dikelolah  oleh Object Managent  Group  (OMG) (Sri  Mulyani NS, 2017). Sedangkan Cedera olahraga didefinisikan  sebagai  cedera  yang terjadi  pada  tubuh  saat  seseorang berolahraga  atau  saat  melakukan latihan  fisik  tertentu.  Cedera  olahraga tidak  hanya  berupa  kerusakan  yang mendadak  yang  terjadi  saat  olahraga misal seperti strains dan laserasi pada jaringan  lunak  sistem muskuloskeletal namun  termasuk  didalamnya  adalah sindroma  overuse yang  merupakan akibat jangka panjang dari sesi latihan dengan  gerakan  atau  postur  tubuh yang  monoton  dan  berulang-ulang sehingga  muncul manifestasi  klinis (Setyaningrum, 2019).
Cedera
berdasarkan berat ringannya  dapat  dibagi  menjadi: cedera  ringan  (cedera  yang  tidak
diikuti  kerusakan  yang  berarti  pada jaringan tubuh kita misalnya; kekakuan  dari  otot  dan  kelelahan). Cedera  berat  (cedera  serius  dimana adanya  kerusakan  jaringan  pada tubuh, misalnya; robeknya otot, ligament ,  maupun  patah  tulang berat antara      lain,  kehilangan  substansi atau kontinuitas ,  rusaknya  atau  robek pembuluh darah, peradangan setempat (localized inflamation) (Simatupang & Suprayogi, 2019) .
Maka  berdasarkan  hasil  uraian dari  yang  telah  dijelaskan  diatas, peneliti  tertarik  untuk  melakukan pemodelan  UML  untuk  perancangan sistem  pakar  diagnosa  dini  cedera awal  pada  peserta  olahraga  beladiri menggunakan  pendekatan teorema bayes.
Metode Metode  penelitian  dapat  dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 1. Bagan metode penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada Selasa,  06  Desember  2022  di  Jalan Merak  Tangkerang  Labuai  Kec.  Bukit Raya,  yang  merupakan  tempat  latihan para  peserta  silat  organisasi  silat Persaudaraan Setia Hati Terate cabang Pekanbaru.
Dalam  melakukan  penelitian  ini,
peneliti menggunakan beberapa metode penelitian, diantaranya adalah: 1. Wawancara Langsung
Teknik  pengumpulan  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini adalah  dengan  teknik  wawancara ( interview ),  peneliti  mewawancarai langsung  Bapak  Herry  Sumadinata yang  merupakan  pelatih  sekaligus penanggungjawab  organisasi  silat Persaudaraan  Setia  Hati  Terate cabang Pekanbaru untuk memperoleh data yang berhubungan  dengan  gejala  dan cedera pada peserta silat. 2. Studi Literatur Selain dengan wawancara langsung, peneliti juga mengumpulkan beberapa penelitian yang relavan  dari beberapa  jurnal  yang  memiliki tema menyerupai tema penelitian. Pada analisis yang telah dilakukan  oleh  peneliti,  diketahui bahwa  sebelumnya  belum  ada  sistem diagnosa  dini  cedera  awal  pada  atlet pencak  silat.  Dengan  adanya  analisa sistem lama diperlukan untuk mengetahui  prosedur-prosedur  awal dalam kasus yang sedang di teliti, agar dapat  dibuat  sistem  baru  yang diharapkan  dapat  membantu  dalam mengambil diagnosa cedera pada atlet.
Sistem  yang  akan  dibangun merupakan  sistem/aplikasi  diagnosa cedera  pada  atlet.  Sistem  ini  akan menampilkan pertanyaan gejala penyakit,  pengguna  memilih  jawaban ya  atau  tidak,  jika  memenuhi rule penyakit  yang  terdapat  dalam  sistem maka  akan  keluar  diagnosis  penyakit yang  diderita  pengguna.  Aplikasi  ini menggunakan implementasi dari metode teorema bayes untuk menentukan  bobot  penyakit  yang diderita,  dan  mesin  inferensi forward chaining sebagai alur pertanyaan yang muncul  ketika  pengguna  menjalankan aplikasi. Setelah  melakukan  wawancara langsung  dengan  pakar,  peneliti akhirnya  memperoleh  berupa  dua jenis  cedera  dengan  delapan  gejala penyakitnya.  Adapun  data  penyakit
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 31-40                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
dan  gejala  yang  diperoleh  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Data penyakit Nama Penyakit Gejala Cedera Bagian Lengan dan Tangan Memar Lecet Sakit & Nyeri Keseleo (Sprain) Terkilir (Strain) Patah Tulang (Fraktur) Cedera Bagian Kaki dan Tungkai Memar lecet keseleo (Sprain) Terkilir (Strain) Dislokasi Nyeri Otot/Kram Patah Tulang (Fraktur) Tabel 2. Data gejala Kode gejala Gejala G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 Memar Lecet Sakit & nyeri Keseleo (sprain) Terkilir (strain)
Dislokasi Nyeri otot Patah tulang( fraktur)
Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  implementasi teorema bayes ,  yang  secara  umum ,  teorema bayes dinyatakan sebagai:
Dengan keterangan sebagai berikut ini: P (A) = Probabilitas A terjadi P (B) = Probabilitas B terjadi P (A | B) = Probabilitas A diberikan B dan P (A ⋂ B) = Probabilitas A dan B terjadi.
Pada  perancangan  sistem  pakar ini  peneliti  menggunakan  pemodelan UML ( Unified Modeling Language) yang melibatkan:
1. Use Case Diagram
Use case diagram adalah gambaran interaksi antara sistem  dengan  lingkungannya, untuk  memperlihatkan  proses aktivitas  secara  urut  dalam suatu sistem.
2. Context Diagram Context  diagram merupakan diagram untuk menggambarkan proses dokumentasi suatu data, dimana  menggambarkan  suatu hubungan  antara entity luar, masukan  dan  keluaran  suatu sistem.
3. Entity  Relationship  Diagram
(ERD) Entity relationship diagram atau diagram hubungan entitas adalah  suatu  diagram  yang menunjukkan  hubungan  antara onjek  dan  entitas  secara  detail dan jelas.

## Hasil
Algoritma Sistem Algoritma  sistem  merupakan tahapan  penting  yang  berguna  untuk mengetahui  Langkah  Langkah  yang dilakukan sebuah sistem dalam memproses  dan  menyelesaikan  suatu permasalahan.
Menentukan Mesin Interferensi Dari  table  data  gejala  maka rule yang dapat dibentuk untuk mendiagnosis  cedera  pada  peserta adalah:
Rule 1: IF Memar AND Lecet AND Sakit & Nyeri AND Keseleo ( Sprain ) AND Terkilir (Strain ) AND Patah tulang ( Fraktur ) THEN Cedera bagian Lengan dan Tangan
Rule 2: IF Memar AND Lecet
AND Keseleo (Sprain ) AND Terkilir (Strain ) AND Dislokasi

## AND Nyeri otot
AND Patah tulang ( Fraktur ) THEN Cedera bagian Kaki dan Tungkai
Menentukan nilai Probabilitas Dibawah  ini  merupakan  tabel nilai  dari  gejala-gejala  cedera  pada peserta  silat  yang  didapat  dari  data riwayat peserta yang mengalami suatu cedera yang telah melakukan konsultasi, dimana data tersebut akan digunakan untuk mencari nilai
probabilitas atau  nilai  gejala  untuk mendapatkan  nilai  kesimpulan bayes . Adapun  nilai probabilitas dari  gejala pada  peserta  silat  pada  tabel  sebagai berikut:
Tabel 3. Data Riwayat Peserta Nama pesert a Nam a peny akit ko de Gejala G 01 G 0 2 G 0 3 G 0 4 G 0 5 G 0 6 G 0 7 G 0 8 Rusdi Cede ra Bagia n Leng an dan Tang an P1 * * * * Khair ul Cede ra Bagia n Leng an dan Tang an P1 * * Caca Cede ra Bagia n Leng an dan Tang an P1 * * * * Akba r Cede ra Bagia n Leng an dan Tang an P1 *
* *
Yudi Cede ra Bagia n Leng
P1 * * *
an dan
Tang an Wahy u Cede ra Bagia n Leng an dan Tang an P1 * * * Susa n Cede ra bagia n kaki dan tung kai P2 * * * Tia Cede ra bagia n kaki dan tung kai P2 * * * * Purn omo Cede ra bagia n kaki dan tung kai P2 * * * * Angg a Cede ra bagia n kaki dan tung kai
P2 * * Ade Cede ra bagia n kaki dan tung kai P2 * * *
*
Reza Cede ra bagia n kaki dan tung kai P2 * * * * Jodi Cede ra bagia n kaki dan tung kai P2 * * * *
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 31-40                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Nilai  Probabilitas  di  dapat  dari jumlah  gejala  sebagai  total  penyakit
P1 Cedera bagian Lengan dan Tangan G01 =  = 0,8
G02 =  = 0,7 G03 =  = 0,7 G04 =  = 0,5 G05 =  = 0,3 G08 =  = 0,2
P2 Cedera bagian Kaki dan Tungkai G01 =  = 0,7
G02 =  = 0,7
G04 =  = 0,7 G05 =  = 0,4
G06 =  = 0,3
G07 =  = 0,4 G08 =  = 0,3
Dari  proses  perhitungan  diatas maka  didapat  nilai  probabilitas  setiap gejala  berdasarkan  jenis  penyakit. Berikut adalah tabel 4 merupakan nilai probabilitas setiap gejala.
Tabel 4. Nilai probabilitas Nama penyak it Kode gejal a Gejala Nilai probabilit as Cedera Bagian Lengan dan Tangan G01 Memar 0,8 G02 Lecet 0,7 G03 Sakit dan nyeri 0,7 G04 Keseleo   0,5 G05 Terkilir  0,3 G08 Patah tulang 0,2
Cedera bagian kaki dan tungkai G01 Memar 0,7 G02 Lecet 0,7 G04 Keseleo  0,7 G05 Terkilir  0,4 G06 Disloka si 0,3 G07 Nyeri otot 0,4 G08 Patah tulang 0,3 Penerapan Algoritma Teorema Bayes Berikut  ini  merupakan  contoh kasus  yang  menunjukkann  adanya suatu  gejala  penyakit  cedera  pada peserta  silat.  seorang  peserta  pada penyakit cedera silat mengalami gejala kemudian peserta melakukan konssultasi  kepada  Bapak  Agus  Luffy yang merupakan pelatih serta penanggungjawab organisasi silat dari 8  pilihan  gejala  yang  akan  diberikan kepada  peserta,  terlihat  pada  tabel  5 berikut: Tabel 5. Konsultasi No  Kode gejala Gejala Jawaban 1 G01 Memar Ya 2 G02 Lecet Ya 3 G03 Sakit & nyeri  Ya 4 G04 Keseleo (sprain) Tidak 5 G05 Terkilir (strain) Tidak 6 G06 Dislokasi Ya 7 G07 Nyeri otot Ya 8 G08 Patah tulang (fraktur) Tidak
Langkah-langkah penyelesaiannya yaitu sebagai berikut: Setelah  nilai  probabilitas  sudah didapat, maka selanjutnya akan dijumlahkan  nilainya.  Berdasarkan data sampel baru yang bersumber dari tabel gejala.
= 1 = G1 + .... + Gn
P1  =  Cedera  Bagian  Lengan  dan Tangan
G01 = P(E|H1) = 0,8
G03 = P(E|H2) = 0,7 G04 = P(E|H3) = 0,5 G05 = P(E|H3) = 0,3 = 3 = 0,8 + 0,7 + 0,5+0,3 = 2,3 P2 = Cedera bagian kaki dan tungkai G01 = P(E|H1) = 0,7 G04 = P(E|H2) = 0,7 G05 = P(E|H6) = 0,4 = 4 = 0,7 + 0,7 + 0,4 = 1,8 Mencari  probabilitas  hipotesa  H tanpa  memandang  evidence  dengan cara  membagikan  nilai  probabilitas evidence awal dengan hasil penjumlahan probabilitas berdasarkan data sampel baru
‘ ;;;;;; ’ /P(Hi) =
P1  =  Cedera  Bagian  Lengan  dan Tangan
G01 = P(H1)   = 0,34
G03 = P(H2)   = 0,30 G04 = P(H3)   = 0,21 G05 = P(H3)   = 0,13
P2 = Cedera bagian kaki dan tungkai G01 = P(H1)   = 0,4
G04 = P(H2)   = 0,4 G05 = P(H6)   = 0,2
Mencari probabilitas hipotesis
memandang evidence dengan  cara
mengkalikan
nilai probabilitas evidence awal dengan nilai probabilitas hipotesis tanpa  memandang evidence dan  menjumlahkan  hasil  perkalian bagi masing-masing.
P(Hi) * P (E|Hi)+....+P(Hi)*P(E|Hi) P1 = Cedera Bagian Lengan dan Tangan (0,8*0,3)+(0,7*0,3)+ (0,5*0,2) + (0,3*0,13) =  (0,24) + (0,21) + (0,1) + (0,04) =  0,59 P2 = Cedera bagian kaki dan tungkai (0,7*0,4)+(0,7*0,4)+
(0,4*0,2)
=  (0,28) + (0,28) + (0,08) =  0,64
Mencari nilai P (Hi|Ei) atau probabilitas hipotesis H,  dengan  cara  mengalikan hasil  nilai probabilitas  hipotesa tanpa memandang evidence dengan  nilai probabilitas awal  lalu  dibagi  dengan hasil  probabilitas hipotesa dengan memandang evidence
P1  =  Cedera  Bagian  Lengan  dan Tangan
35
P2 = Cedera bagian kaki dan tungkai
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 31-40                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Mencari  nilai  bayes  dari  metode
Teorema Bayes dengan cara mengalikan nilai probabilitas evidence awal atau P(E|Hi) dengan nilai hipotesa
Hi benar jika diberikan evidence E atau P(Hi|E) dan menjumlahkan perkalian
(P(E|H1)  *  P(H|1E1)....+( P(E|H1) * P(H|1E1)
P1  =  Cedera  Bagian  Lengan  dan Tangan
(0,8*0,4) + (0,7*0,35) +
(0,5*0,17) + (0,3*0,67) = 0,32+0,245+0,085+0,021 = 0,85 = 85%
P2 = Cedera bagian kaki dan tungkai
(0,7*0,43) + (0,7*0,43) + (0,4*0,125)
= 0,301 + 0,301 + 0,05
= 0,652 = 65%
Berdasarkan perhitungan menggunakan algoritma Teorema bayes di  atas,  maka  dapat  di  ketahui bahwa  peserta olahraga beladiri pencaksilat mengalami Penyakit Cedera  Bagian  Lengan  dan  Tangan dengan  nilai  probabilitas  85%  yang tertinggi  dari  jenis lain, maka solusinya  adalah  pada  fase  awal lakukan  metode RICE ,  pasang  plester posterior atau air splint, berikan obat- obatan  anti inflamasi  non  steroid ( NSAID )  serta  bila  perlu  berikan  obat- obatan penghilang rasa sakit
( analgetik ).

## Unified Modeling Language (UML)
Tabel 6. Kegiatan aktor dan interaksinya dengan sistem
ADMIN USER 1. Login 2. Beranda 3. Kelola data konsultasi/perta 1. Login 2. Beranda 3. Melakukan konsultasi nyaan 4. Kelola data gejala 5. Kelola data penyakit/cedera 6. Kelola data perhitungan bayes/hasil diagnosa 7. Kelola data solusi 8. Kelola data riwayat pengguna 9. Logout 4. Melihat hasil diagnosa 5. Melihat solusi
6. Logout
Use case diagram
Gambar 2. Use case diagram
Context diagram
Gambar 3. Context diagram
Data Flow Diagram
Gambar 4. DFD level 1
Gambar 5. DFD level 2 proses 2
Entity relationship diagram
Gambar 6. ERD
Simpulan Peneliti telah berhasil merancang sistem  pakar  dengan UML  (Unified Modeling  Language) yang  melibatkan use  case  diagram,  context  diagram, DFD  (Data  Flow  Diagram)  dan  ERD (Entity  Relationship  Diagram) untuk mendiagnosa  cedera  awal  pada  atlit
Pencak  Silat  berdasarkan  gejala  gejala yang telah dialami kemudian diberikan solusi. Berdasarkan perhitungannya telah berhasil diimplementasikan algoritma teorema  bayes dan  telah diujikan kepada pasien dimana pasien tersebut diketahui mengalami Penyakit Cedera  Bagian  Lengan  dan  Tangan dengan  nilai  probabilitas  85%  serta menghasilkan perhitungan yang dapat menentukan  cedera  dini  pada  atlit Pencak  Silat.  Dengan  mesin  interfensi yang  digunakan  dengan  metode Forward Chaining.
Sebagai  bahan  masukan  bagi pelatih  silat  dalam  diagnosa  dini cedera  awal  yang  terjadi  pada  atlet, sehingga bisa mendapatkan penanganan  awal  yang  tepat  sebelum mendapatkan penanganan lebih lanjut dari tenaga medis. Pengumpulan data dalam pembahasan  lebih  banyak  tentang cedera  pada  atlet  pencak  silat  dan diharapkan sistem ini dapat diimplementasikan  dalam  kehidupan sehari-hari peserta pencak silat.

## Referensi
Adytia,  P.,  Wahyuni,  W.,  Sussolaikah,
K.,  &  Satria,  Y.  (2023).  Klasifikasi Penggunaan  Data  Trafik  Internet Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine. J-Icon: Jurnal Komputer  dan  Informatika , 11 (1), 96-102. Ardiyansyah,  A.,  Purba,  R.  H.,  & Setiakarnawijaya, Y. (2017). Perbandingan  Cedera  Olahraga pada  Atlet  Beladiri  Taekwondo dan  Beladiri  Judo  selama  Berada di  Pusat  Pelatihan  dan  Latihan Pelajar  (PPLP)  Ragunan. JURNAL SEGAR , 2 (1). https://doi.org/10.21009/segar.0 201.05
Okmayura,  F.,  &  Effendi,  N.  (2019).
Design of Expert System for Early Identification for Suspect Bullying On  Vocational  Students  by  Using Dempster Shafer Theory. CIRCUIT: Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro , 3 (1). https://doi.org/10.22373/crc.v3i1 .4691 Jayadi, P, Juwari, M. Luthfi Azis, and K. Sussolaikah. (2022). Estimasi Pengembangan  Perangkat  Lunak Dengan  Use  Case  Size  Point. Bull. Inf.  Technol. ,  vol.  3,  no.  4,  pp. 332 – 340.
Jayadi,  P.,  &  J.  Juwari.  (2022).  Metode Prototyping pada Aplikasi
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 31-40                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Lumbung Padi dengan Pemanfaatan  Open  Government Data. J.  Tekno  Kompak ,  vol.  16, no. 1, p. 13.
Ramadhan,  P.  S.  (2018).  Sistem  Pakar
Pendiagnosaan  Dermatitis  Imun Menggunakan  Teorema  Bayes. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan) , 3 (1). https://doi.org/10.30743/infotekj ar.v3i1.643 Setyaningrum, D. A. W. (2019). Cedera olahraga  serta  penyakit  terkait olahraga. Jurnal  Biomedika  Dan Kesehatan , 2 (1). https://doi.org/10.18051/jbiomed kes.2019.v2.39-44 Simatupang,  N.,  &  Suprayogi,  M.  K. (2019). SURVEY CEDERA OLAHRAGA  PADA  ATLET  SEPAK BOLA  PPLP  SUMATERA  UTARA. Sains  Olahraga :  Jurnal  Ilmiah Ilmu Keolahragaan , 3 (1). https://doi.org/10.24114/so.v3i1. 13062 Sri  Mulyani  NS.  (2017).  Analisis  dan Perancangan  Sistem  Informasi Manajemen  Keuangan  Daerah: Notasi Pemodelan. In Abdi Sistematika . Syahrizal,  M.,  &  Haryati,  H.  (2018). Perancangan Aplikasi Sistem Pakar  Deteksi  Kerusakan  Mesin Alat Berat (Beko) Dengan Menerapkan Metode Teorema Bayes. JURNAL MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA , 2 (2). https://doi.org/10.30865/mib.v2i 2.596