Vol.15, No.2, Tahun 2021 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Penerapan Rule-Based Expert System (RBES) Dalam Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Berbasis Android
Nisaul Fadila 1 , Rinabi Tanamal 2 1,2 Universitas Ciputra Surabaya, Indonesia
1 Email: nisaulfadilaa@gmail.com, 2 Email: r.tanamal@ciputra.ac.id
ABSTRAK. Banyak orang yang sering menganggap bahwa penyakit ISPA adalah penyakit ringan, padahal penyakit ISPA memiliki  tingkat  bahaya  yang  cukup  tinggi  khususnya  mereka  yang  memiliki  kekebalan  daya  tubuh  rendah.  ISPA merupakan kelompok penyakit  yang disebabkan oleh  infeksi dari virus dan telah  menyerang saluran pernapasan seperti paru-paru,  hidung,  serta  tenggorokan.  Penelitian  mengenai  diagnosis  penyakit  ISPA  menggunakan  metode  Rule-based Expert System (RBES), dan akan menghasilkan sistem pakar diagnosa ISPA berdasarkan berbagai gejala yang dirasakan oleh  pengguna.  Sistem  pakar  ini  menggunakan  basis  android  dengan  dibuat  pada  software  bernama  Thunkable. Berdasarkan hasil dari pengujian tingkat penerimaan aplikasi oleh pengguna, diperoleh angka sebesar 96% untuk aspek kemudahan dalam penggunaan dan 93% untuk aspek kemudahan dalam memahami fitur/menu dalam aplikasi. Tidak hanya itu,  pengujian  keakurasian  juga  dilakukan  dan  aplikasi  sistem  pakar  yang  dibuat  dan  dikembangkan  memiliki  tingkat akurasi sebesar 100%.
Kata  Kunci : Sistem  Pakar;  Rule-Based  Expert  System  (RBES);  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA);  Thunkable; Android .
ABSTRACT . Many people often assume that ARI is a mild disease, even though ARI has a fairly high level of danger, especially those who have low immune systems. ARI is a group of diseases caused by viral infections and has attacked the respiratory tract such as the lungs, nose, and throat. This ARI diagnosis research uses the RBES method, and will produce an expert system for diagnosing ARI based on various symptoms felt by the user. This expert system uses an Android base built on software called Thunkable. Based on the results of testing the level of acceptance of the application by the user, the figure is 96% for the ease of use aspect and 93% for the ease of understanding the features/menus in the application. Not only that, accuracy testing is also  carried  out and the  expert system application  created and  developed  has a 100% accuracy rate.
Keywords : Expert System; Rule-Based Expert System (RBES); Acute Respiratory Infections (ARI); Thunkable; Android.

## 1. PENDAHULUAN
Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  atau  yang  biasa  disebut  ISPA  merupakan  kelompok  penyakit kompleks  yang  menyerang  saluran  pernapasan  pada  manusia  dan  disebabkan  oleh  berbagai  faktor penyebabnya.  (Yuliana,  Paradise,  &  Kusrini,  2018)  Salah  satu  penyebab  dari  ISPA  adalah  virus  seperti Rotavirus,  Influenza ,  bakteri Streptococcus  Pneumoniae ,  dan  bakteri Staphylococcus  Aureus .  (Yuliana, Paradise,  &  Kusrini,  2018)  Organisasi  WHO  menyebutkan,  ISPA  adalah  penyebab  atau  faktor  utama  dari mortalitas serta morbiditas penyakit menular di dunia. Hampir 4 juta orang mengalami kematian akibat ISPA setiap tahunnya. Penyakit ISPA juga merupakan salah satu kelompok penyakit yang cukup umum terjadi di masyarakat khususnya masyarakat Indonesia. (Ramadhani, Fitri, & Handayani, 2020)
Di  kondisi  yang  sekarang  ini,  banyak  masyarakat  yang  memilih  untuk  mendiagnosis  sendiri  dan melakukan  penanganan  sendiri  terkait  penyakit  yang  sering  dialami  tanpa  harus  perlu  mengunjungi  dokter ataupun  tanpa  perlu  pengawasan  dokter.  Pada  kenyataannya,  penyakit  ISPA  perlu  diagnosa  dokter  serta pengawasan  dokter.  Tetapi,  dengan  berkembangnya  teknologi  dan  ilmu  pengetahuan,  membuat  banyak kegiatan manusia yang dapat dilakukan oleh teknologi dengan dibantu ilmu pengetahuan, salah satunya adalah sistem pakar. Dengan begitu, masyarakat tidak perlu mengunjungi dokter, tetapi tetap bisa mendapat diagnosis dan juga pengawasan dari dokter melalui perantara sistem pakar tersebut.
Saat ini banyak hal yang sudah berubah ketika teknologi telah diperbarui secara terus-menerus dan juga telah  memberikan pengalaman  yang baik bagi  sebagian  besar orang.  (Tanamal, 2019)  Salah  satunya  sistem pakar seperti ini dengan dibuat menjadi sebuah aplikasi. Sistem pakar ini nantinya dapat memberikan diagnosa kepada para pengguna terkait penyakit ISPA.
Gambar 1. Desain Sistem Arsitektur
Sistem pakar bermulai pada istilah knowledge-based expert system . Sistem tersebut muncul digunakan untuk  memecahkan  suatu  masalah, sedangkan sistem pakar  bekerja dengan  menggunakan pengetahuan dari seorang  pakar  yang  kemudian  diinputkan  dalam  komputer.  Sistem  pakar  memiliki  struktur,  yaitu  :  (Sinaga, Hasugian, & Manurung, 2018)
1. Knlowdege Base
2. Inference Engine
3. User Interface
Dalam penelitian  ini  metode Rule-Based Expert  System (RBES) digunakan untuk dapat memberikan hasil diagnosis penyakit ISPA secara akurat dalam suatu aplikasi sistem pakar yang dapat dipergunakan untuk masyarakat  umum  yang  membutuhkan  aplikasi  tersebut. Rule-Based  Expert  System (RBES)  adalah  suatu sistem pakar dengan menggunakan aturan / kaidah ( rules ) yang berfungsi untuk dapat merepresentasikan suatu pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan tersebut. (Amroni, 2016)
Suatu sistem dengan  menggunakan basis aturan ( rule ) yang terdiri dari sekelompok fakta, aturan IF- THEN . Seorang penerjemah  yang dapat mengontrol penerapan terhadap aturan tersebut berdasar  fakta yang ada. Aturan tersebut dapat direpresentasikan dengan ‘Jika A adalah 1, maka B adalah 2’. Bagian aturan ‘A adalah 1’ yang disebut dengan premis atau anteseden, sedangkan bagian lainnya ‘B adalah 2’ disebut dengan kesimpulan atau konsekuensi. (Rakhmawati, et al., 2018) Aplikasi yang dibuat nantinya akan menggunakan basis  android  yang  akan  dapat  digunakan  oleh  masyarakat  umum  karena  memiliki  akses  yang  lebih  mudah dengan  smartphone  mereka.  Android  adalah  platform  terbuka  ( open  source )  bagi  para programmer / pengembang aplikasi. (Mutia, Triyanto, & Ilhamsyah, 2016)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian ini diawali dari mengidentifikasi masalah-masalah yang berkaitan dengan penilitian. Kemudian dilakukan pengumpulan data dan informasi terkait seluruh hal yang dibutuhkan untuk penelitian, selain itu melakukan studi literatur untuk mempelajari proses perancangan desain aplikasi sistem mulai dari penggunaan  metode  hingga  melakukan testing penggunaan  aplikasi  kepada  para  pengguna.  Sebelum  itu dilakukan  olah  data  hasil  wawancara  untuk  menjadi  phohon  keputusan.  Perancangan  aplikasi  sistem  pakar diagnosis penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) menggunakan metode rule-based expert system dengan  dasar  pohon  keputusan  yang  menggunakan  teknik  forward  chaining  yang  disusun  dengan menggunakan software McGoo .
Perancangan Sistem Desain Arsitektur Sistem
Dari gambar di atas, dapat dijelaskan bahwa cara kerja / cara penggunaan aplikasi sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit ISPA adalah :
1. Pengguna  menggunakan  aplikasi  untuk  dapat  mengatahui  penyakit  yang  sedang  di  derita  yang termasuk  ke  dalam  jenis  ISPA  berdasarkan  beberapa  gejala  yang  telah  ditanyakan  pada  aplikasi sistem pakar tersebut.
2. Aplikasi  tersebut  berisi  beberapa  pertanyaan  seputar  gejala  terkait  penyakit  ISPA  yang  telah ditentukan berdasarkan decision tree / pohon keputusan yang nantinya dapat dipilih oleh user sesuai
Gambar 2 . User Interface Halaman Utama
Gambar 3. User Interface Halaman Diagnosis 1
Gambar 4. User Interface Halaman Diagnosa
dengan kondisi yang dialami. Pertanyaan yang telah dijawab oleh user akan diproses dalam sistem pakar sehingga akan diberikan hasil diagnosa penyakit dan user dapat mengetahui penyakit ISPA apa yang sedang diderita.
User Interface User Interface aplikasi ISPA Detector memiliki fitur :
1. Halaman awal pada aplikasi ISPA Detector merupakan halaman menu yang menampilkan logo ISPA Detector beserta 3 pilihan menu. Halaman Home / Menu adalah halaman utama yang berisikan menu- menu / fitur-fitur yang disediakan dalam aplikasi ISPA Detector .
2. Tampilan dibawah  ini  merupakan tampilan halaman diagnosis  berupa pertanyaan-pertanyaan seputar gejala  yang  dialami  dan  harus  dijawab  oleh  user,  dari  pertanyaan  yang  ditampilkan  user  harus memberikan jawaban antara “YA” dan “TIDAK”.
3. Tampilan  dibawah  ini  merupakan  tampilan  halaman  hasil  diagnosa  penyakit  yang  dihasilkan  dari beberapa pertanyaan diagnosis sebelumnya. Halaman hasil diagnosa memberikan penjelasan penyakit yang dialami terkait hasil diagnosa yang telah didapat oleh user.
4. Tampilan dibawah ini merupakan tampilan halaman pengetahuan yang berisikan pengetahuan / edukasi terkait penjelasan penyakit ISPA itu sendiri.
Gambar 5. User Interface Halaman Penyakit ISPA
5. Halaman  akhir  pada  aplikasi  ISPA Detector adalah  halaman  Tentang  Kami.  Halaman  ini  berisikan penjelasan  terkait  aplikasi  ISPA Detector beserta  pakar  yang  merupakan  dasar  pengetahuan  aplikasi dan juga sumber informasi.

## Implementasi
Tahap awal dalam melakukan pengimplementasian sistem pakar adalah wawancara bersama  pakar. Wawancara tersebut akan menghasilkan sebuah informasi baru dimana hasil dari wawancara dengan pakar tersebut yang akan diolah Kembali dan menjadi sebuah decision tree . Decision tree atau yang juga disebut pohon keputusan dibuat dengan tujuan sebagai dasar ataupun inti pengetahuan yang dapat menunjang berjalannya sebuah aplikasi sistem pakar. Berikut merupakan pertanyaan yang disusun dalam pembuatan decision tree , yaitu :
1. Apakah Anda mengalami sesak napas?
2. Apakah Anda merasa mual hingga muntah?
3. Apakah Anda merasa pilek?
4. Apakah hidung Anda mengeluarkan cairan kental berwarna kuning kehijauan?
5. Apakah Anda mengalami kesulitan saat menelan makanan / minuman?
6. Apakah Anda merasa terjadi pembesaraan amandel dan terlihat lebih merah dibanding biasanya?
7. Apakah Anda mengalami nyeri tenggorokan?
8. Apakah suara Anda serak / parau
Gambar 6. User Interface Halaman Tentang Kami
Tabel 1. Daftar Penyakit
Daftar Penyakit
No. Kode Gejala Keterangan 1. G1 Apakah Anda mengalami sesak napas? [Ya] Lanjut ke gejala G2 [Tidak] Lanjut ke gejala G3 2. G2 Apakah Anda merasa mual hingga muntah? [Ya] Lanjut ke hasil diagnosa P1 [Tidak] Lanjut ke hasil diagnosa P2 3. G3 Apakah Anda merasa pilek? [Ya] Lanjut ke gejala G4 [Tidak] Lanjut ke gejala G5 4. G4 Apakah hidung Anda mengeluarkan cairan kental berwarna kuning kehijauan? [Ya] Lnjut ke hasil diganosa P3 [Tidak] Lanjut ke hasil diagnsosa P4 5. G5 Apakah Anda mengalami kesulitan saat menelan makanan / minuman? [Ya] Lanjut ke gejala G6 [Tidak] Lanjut ke gejala G7 6. G6 Apakah Anda merasa terjadi pembesaran amandel dan terlihat lebih merah daripada biasanya? [Ya] Lanjut ke hasil diagnosa P5 [Tidak] Lanjut ke hasil diagnosa P6 7. G7 Apakah Anda mengalami nyeri tenggorokan? [Ya] Lanjut ke hasil diagnosa P7 [Tidak] Lanjut ke gejala G8 8. G8 Apakah suara Anda serak / parau? [Ya] Lanjut ke hasil diagnosa P8 [Tidak] Lanjut ke hasil diagnosa P0
Decision tree yang telah dibuat oleh peneliti akan disusun lagi dan diimplementasikan dalam aplikasi McGoo sehingga menjadi ES-Builder . Decision tree yang dibuat di aplikasi McGoo disusun dengan 3 tahapan yaitu dengan menggunakan “ Attribute ”, “ Value ”, dan juga “ Conclusion ”. Dalam hal ini, proses penyusunannya akan mengimplementasikan metode forward chaining . Tahapan attribute berisikan pertanyaan daripada gejala yang telah disebut dalam decision tree . Tahapan value berisi jawaban pertanyaan dari tahapan attribute dengan 2 pilihan jawaban yaitu “YA” atau “TIDAK”. Tahapan conclusion berisikan hasil diagnosa yang dihasilkan sesuai dengan yang ada pada decision tre e. Decision  tree yang  telah  dibuat  dan  juga  telah  disusun  ke  dalam  McGoo  akan  dirancang  serta diimplementasikan pada aplikasi berbasis mobile apps Android menggunakan aplikasi Thunkable.  Thunkable digunakan untuk dapat merancang aplikasi ISPA Detector . Penggunaan Thunkable untuk merancang aplikasi dianggap  dapat  memudahkan  perancangan  bagi  peneliti  dan  juga  lebih  praktis,  karena  fitur-fitur  yang disediakan oleh Thunkable hanya drag and drop , dan juga Thunkable merupakan aplikasi open source yang dapat digunakan secara umum serta gratis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Akurasi Pada pengujian ini, pohon keputusan ( decision tree ) yang telah disusun berdasarkan gejala serta diagnosis penyakit akan dibandingkan dengan hasil diagnosis dari pakar yang didapat dari hasil wawancara. Tidak hanya itu, kesesuaian, ketepatan, serta keakurasiannya akan diuji juga terhadap aplikasi sistem pakar yang telah selesai dirancang. Dari ketiga komponen / aspek tersebut akan dilakukan pembandingan dan penyesuaian agar dapat diketahui hasil keakurasiannya.
Tabel 2. Hasil Uji Akurasi No. Gejala Hasil Diagnosa Aplikasi Hasil Diganosa Pakar Sesuai atau Tidak Sesuai 1. Sesak napas, mual dan muntah Pneumonia Pneumonia Sesuai 2. Sesak napas Bronkitis Bronkitis Sesuai 3. Pilek, keluar cairan kental kuning kehijauan Sinusitis Sinusitis Sesuai
4. Pilek Influenza Influenza / Flu Sesuai 5. Sulit menelan, pembesaran amandel dan amandel memerah Tonsilitis (Radang Amandel) Tonsilitis (Radang Amandel) Sesuai 6. Sulit menelan Epiglottitis Epiglottitis Sesuai 7. Nyeri tenggorokan Faringitis (Radang Tenggorokan) Faringitis (Radang Tenggorokan) Sesuai 8. Nyeri tenggorokan, suara parau Laringitis Laringitis Sesuai
Uji User Acceptance Testing (UAT)
Selain uji akurasi, dilakukan juga pengujian dalam hal penerimaan aplikasi oleh pengguna. Pada pengujian ini, akan dilakukan percobaan oleh pengguna terhadap aplikasi system pakar sekaligus menjawab kuesioner yang telah dibuat dengan 5 pertanyaan sesuai dengan aspek pengujian UAT. Aplikasi ini diuji kepada 21 orang pengguna sebagai sampel responden penelitian ini. Pengujian UAT ini menggunakan metode skala likert dengan nilai 1-5, dengan angka 5 adalah nilai tertinggi dari pengujian ini. Pengujian UAT ini menghasilkan total skor sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Total Skor Uji UAT No. Pertanyaan Penilaian user 1  2  3 4 5 Total Skor 1. Apakah aplikasi ISPA Detector mudah digunakan? 4 17 101 2. Apakah fitur / menu dalam aplikasi ISPA Detector mudah dipahami? 7 14  98
3. Apakah
tampilan aplikasi ISPA Detector menarik? 6  9 6 90 4. Apakah informasi terkait ISPA serta gejala ISPA yang diberikan oleh aplikasi ISPA Detector 10  11 94
sesuai / tepat? 5. Apakah aplikasi ISPA Detector bermanfaat bagi Anda? 1  3 17 100
Dengan hasil perhitungan total skor seperti pada table diatas, maka pengujian User Accepptance Testing (UAT) memiliki hasil nilai persentase tiap pertanyaan sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Uji UAT No. Pertanyaan Nilai Keterangan 1. Apakah aplikasi ISPA Detector mudah digunakan? 96% Sangat Setuju 2. Apakah fitur / menu dalam aplikasi ISPA Detector mudah dipahami? 93% Sangat Setuju 3. Apakah tampilan aplikasi ISPA Detector menarik? 80% Sangat Setuju 4. Apakah informasi terkait ISPA serta gejala ISPA yang diberikan oleh aplikasi ISPA Detector sesuai / tepat? 90% Sangat Setuju 5. Apakah aplikasi ISPA Detector bermanfaat bagi Anda? 95% Sangat Setuju

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pada  proses  panjang  yang  telah  dilalui,  telah  menghasilkan  beberapa  poin  kesimpulan dalam  penelitian  yang  dilakukan.  Perancangan  dan  penyusunan  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  android dilakukan dengan berdasar pada pengetahuan yang diambil dari decision tree / pohon keputusan yang kemudian akan  diimplementasikan  ke  dalam  apps  builder  software  yang  bernama  Thunkable  dengan  menggunakan metode  Forward  Chaining.  Aplikasi  sistem  pakar  yang  telah  dirancang  memiliki  kemampuan  untuk mendiagnosa  penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  dengan  berdasar  pada  kelimuan  serta pengetahuan pakar. Aplikasi ISPA Detector memiliki hasil analisa dengan 96% mudah digunakan, 93% mudah dipahami, 80% untuk tampialn user interface, 90% memiliki kesesuaian informasi, dan 95% dapat bermanfaat untuk pengguna.
Saran perluasan untuk dapat mengembangkan aplikasi ISPA Detector yaitu dapat menambah jumlah jenis penyakit ISPA yang dapat didiagnosa lebih banyak dan bervariasi serta dapat menambahkan solusi dan pengobatan kepada pengguna setelah hasil diagnosa keluar supaya pengguna lebih cepat untuk mengambil tindakan setelahnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Afdal,  M.,  &  Humani,  D.  G.  (2020,  Februari).  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Penyakit Menular  Pada  Balita  Berbasis  Android. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem Informasi, 6 (1), 55-63.
Amroni.  (2016,  April).  Penerapan  Sistem  Pakar  Berbasis  Rule  Dalam  Pembagian  Zakat  Menurut Hukum Islam. Jurnal Ilmiah Media Processor, 11 (1).
Anam,  M.  K.,  &  Anggraini,  L.  (2016).  Meningkatkan  Literasi  Perbankan  Syariah  Dengan Mengembangkan  Aplikasi Edukasi Berbasis  Android. JUST IT : Jurnal Sistem Informasi,
Teknologi Informatika, dan Komputer, 10 (2).
Marlina,  M.,  Saputra,  W.,  Mulyadi,  B.,  Hayati,  B.,  &  Jaroji.  (2017,  Mei).  Aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit ISPA Berbasis Speech Recognition Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal Teknologi informasi & Komunikasi Digital Zone, 8 (1), 58-70. Mutia,  A.,  Triyanto,  D.,  &  Ilhamsyah.  (2016).  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada Sistem Pernafasan Menggunakan Metode Forward Dan Backward Chaining. Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan, 4 (3), 119-128.
Putra, C. D. (2017, Maret). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), 1 (1).
Rakhmawati, N. A., Budi, A. S., Atletiko, F. J., Hindrayani, K. M., Ramadhani, F., & Handayani, S. F.  (2018,  November).  Penentuan  Prioritas  Pengambilan  Pesanan  Barang  Oleh  Angkutan Kota Dengan Metode Rule-Based System. Jurnal Sistem Informasi Bisnis 02, 8 (2), 195-202. Ramadhani, T. F., Fitri, I., & Handayani, E. T. (2020, Mei). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis  Web  Dengan  Metode  Forward  Chaining. JOINTECS  (Journal  of  Information Technology and Computer Science), 5 (2), 81-90.
Sinaga, B., Hasugian, P., & Manurung, A. M. (2018, Maret). Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Smartphone Android Menggunakan Metode Certainty Factor. Journal of Informatic Pelita Nusantara, 3 .
Takapente, C. B., Sompie, S. R., & Poekoel, V. C. (2018). Implementasi Azure Cognitive Service Untuk Aplikasi Pengkategorian Foto. E-Journal Teknik Informatika, 13 (4).
Tanamal, Rinabi. (2019, Oktober). What is the most influential factor on decisions using youtube as a tool to supportbuy or sell means? (case study surabaya city and surrounding area) JATIT (Journal of Theoretical and Applied information Technology). 97(20).
Yuliana,  Paradise,  &  Kusrini.  (2018,  Juni).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ispa  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Web. 128. CSRID Journal, 10 (3), 127-138.