## SISTEM PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN KECEMASAN (ANXIETY DISORDER) MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Khithoh Sabda Muhammad 1) , Arif Senja Fitrani 2) , Hamzah Setiawan 3)
1. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
2. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
3. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Sistem Pakar; Forward Chaining; Gangguan Kecemasan
Keywords: Expert System; Forward Chain- ing; Anxiety Disorder

## Article history:
Received 18 November 2023 Revised 2 December 2023 Accepted 16 December 2023 Available online 1 March 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4441
* Corresponding author. Khithoh Sabda Muhammad E-mail address: khithoh.ae@gmail.com
Gangguan kecemasan merupakan salah satu masalah kesehatan mental yang paling umum, kondisi ini dapat mengakibatkan kekhawatiran yang berdampak buruk pada rutinitas seseorang, menurunkan prestasi akade- mis, serta mengurangi kualitas hidup dan psikologis.  Masyarat sering mengabaikan masalah kesehatan mental karena kurangnya pengetahuan dan keterbatasan fasilitas psikologis. Berdasarkan keterbatasan tersebut sistem pakar daharapkan mampu memecahkan masalah tersebut dengan melakukan konsultasi secara mandiri. Sistem pakar adalah sebuah sistem yang mengadopsi pengetahuan pakar sehingga dapat melakukan seperti yang dilakukan pakar.  Dengan dibangunnya sistem  pakar  ini dapat membantu masyarakat untuk melakukan konsultasi di web secara secara mandiri tanpa harus ke tempat fasilitas psikologis. Sistem pakar ini menggunakan metode forward chaining dan dibuat dengan memanfaatkan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database. Metode forward chaining diawali dengan sekumpulan fakta untuk menemukan ketentuan yang sesuai dengan prediksi yang mengarah kesimpulan.  Hasil dari pengujian validitas aplikasi, sistem pakar ini memiliki nilai keakuratan sistem sebesar 100% dari 7 data uji.

## ABSTRACT
Anxiety disorders are one of the most common mental health problems, this condition can lead to worries that have a negative impact on one's routine, reduce academic achievement, and reduce quality of life and psy- chology. People often ignore mental health problems because of a lack of knowledge and limited psychological facilities. Based on these limita- tions, the expert system is expected to be able to solve the problem by consulting independently. An expert system is a system that adopts expert knowledge so that it can do what experts do. With the construction of this expert system, it can help people to carry out consultations on the web independently without having to go to a psychological facility. This expert system uses the forward chaining method and is made by utilizing the PHP programming language and MySQL as a database. The forward chaining method begins with a set of facts to find provisions that match the predictions that lead to conclusions. The results of testing the validity of the application, this expert system has a system accuracy value of 100% from 7 test data.

## I. P ENDAHULUAN
ECEMASAN dapat diibaratkan sebagai antisipasi atau persiapan yang dapat diambil oleh seseorang guna menghadapi ancaman yang diperkirakan akan terjadi di masa depan  [1].  Namun kecemasan yang berlebihan akan menjadi hal yang mengganggu ketika situasi yang mengancam tersebut tidak ada atau tidak seburuk yang dipikirkan  [2]. Mereka yang mengalami gangguan ini pasti akan sangat kesulitan untuk menjalani kehidupan sehari-hari yang normal seperti masyarakat pada umumnya [3].
Kecemasan adalah salah satu jenis gangguan mental yang paling banyak terjadi di seluruh dunia. Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), prevalensi gangguan mental semakin meningkat setiap tahunnya, dengan gangguan kecemasan ( anxiety disorder ) menjadi yang paling umum [4]. Gangguan kecemasan adalah keadaan psikologis yang ditandai oleh rasa cemas berlebihan, menyebabkan seseorang menunjukkan tingkah laku, emosi, dan reaksi fisiologi yang tidak normal. Orang yang menderita gangguan kecemasan dapat mengalami panik tanpa alasan jelas, ketakutan terhadap objek tertentu atau situasi tertentu, melakukan perilaku yang berulang tanpa dapat
K
dikontrol, mengalami trauma, serta kekhawatiran berlebihan [5]. Gangguan kecemasan merupakan salah satu masalah kesehatan mental yang paling umum, namun banyak orang yang tidak menyadari bahwa mereka mungkin mengalami gangguan kecemasan. Jika dibiarkan tanpa perawatan, kondisi ini dapat mengakibatkan kekhawatiran yang berdampak buruk pada rutinitas seseorang, menurunkan prestasi akademis, serta mengurangi kualitas hidup dan psikologis [6].
Untuk menangani masalah gangguan kecemasan manusia, maka diperlukan suatu diagnosa yang tepat. Untuk mencapai hal itu, maka diperlukan keahlian atau kepakaran khusus dari seorang spesialis, seperti seorang psikolog. Namun, saat ini telah dikembangkan suatu teknologi yang mampu mengadaptasi cara berpikir manusia, yang disebut sebagai Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Ini akan membantu dalam menemukan solusi yang tepat untuk masalah gangguan kecemasan. Sistem Pakar adalah sebuah pendekatan dalam Kecerdasan Buatan yang menggunakan basis pengetahuan spesifik untuk memecahkan masalah spesifik, seperti masalah gangguan kecemasan [7]. Sistem pakar ini akan menerapkan metode forward chaining untuk diagnosa yang akurat, dimana metode ini dimulai dengan serangkaian fakta untuk menemukan aturan yang sesuai dengan asumsi yang dibuat, mengarah pada suatu kesimpulan akhir [8].
Penelitian berutujuan menghasilkan penerapan sistem pakar ini dapat membantu masyarakat mendiagnosis gangguan kecemasan berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan. Adapun manfaat dari pembuatan penelitian adalah agar masyarakat yang menderita gangguan kecemasan dapat terbantu serta bisa ditangani dengan cepat dan tepat. Sistem pakar ini berbasis web dan dapat diakses dari mana saja, serta diharapkan dapat meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai gangguan kecemasan.
Penelitian yang diangkat oleh Teuku Feraldy Ramadhani [7] membahas mengenai penyakit ISPA. Metode yang dipilih pada penelitian adalah Forward Chaining dan platform yang digunakan pada penelitian adalah berbasis web. Penelitian ini bertujuan agar dapat membantu masyarakat untuk mendiagnosis penyakit ISPA berdasarkan gejala- gejala yang diderita. Sistem ini memiliki tingkat akurasi 94% dalam mendiagnosa.  Kemudian penelitian yang diangkat oleh Abu Salam [9] membahas mengenai penyakit skizofrenia dan menggunakan 2 metode yaitu, metode Forward Chaining dan metode Bayesian Network. Penelitian ini bertujuan membantu pihak tenaga kerja kesehatan ketika mendiagnosa dengan lebih mudah sehingga pasien dapat memperoleh hasil diagnosa disertai dengan keterangan dan penanganan yang tepat dan cepat. Tingkat akurasi uji keberhasilan diagnosa yang dihasilkan dari penelitian ini sebesar 87%.  Sehingga jika dibandingkan dengan beberapa penelitian sebelumnya, tujuan dari penelitian ini dilakukan untuk melakukan diagnosa gangguan kecemasan yang dapat mendiagnosa 7 tipe gangguan kecemasan dengan 31 gejala, dan menggunakan metode forward chaining yang dimana metode ini memiliki tingkat akurasi ketepatan yang cukup tinggi  dalam melakukan diagnosa gangguan kecemasan yang memperhatikan gejala gangguan kecemasan untuk memberikan informasi yang akurat tentang penyebab dan solusi pengobatannya. Media sistem aplikasi yang digunakan adalah berbasis web yang dapat memudahkan masyarakat dalam mengaksesnya.

## II. M ETODE PENELITIAN

## A. Gangguan Kecemasan
Menurut (Machmudah, 2015), Gangguan Kecemasan adalah suasana perasaan yang diisi dengan gejala fisik seperti ketegangan  dan kekhawatiran tentang masa depan  [10].  Ketika kekhawatiran berlebihan dihayati dan disertai berbagai gejala sumatif, yang dapat menimbulkan gangguan yang signifikan pada fungsi sosial, pekerjaan, atau rasa sakit yang jelas bagi pasien, maka dapat dikatakan bahwa hal tersebut memberikan penderitaan yang berarti [11].

## B. Sistem Pakar
Sistem Pakar adalah sebuah sistem yang menggunakan teknik pemrograman komputer untuk meniru pengetahuan manusia dalam memecahkan masalah yang seharusnya bisa diselesaikan oleh para pakar  [12]. Sistem ini menggunakan pengetahuan dan metode analisis yang sudah ditetapkan sebelumnya oleh para pakar yang bergerak dalam bidang yang sesuai [7]

## C. Forward Chaining
Berdasarkan kajian Giarratank dan Riley (2005) menyatakan bahwa penalaran runut maju (forward chaining) dimulai dengan menampilkan sekumpulan data atau informasi yang dapat menyebabkan suatu kesimpulan akhir. Oleh karena itu, proses ini berjalan dari data menuju tujuan [11]. Metode Forward Chaining dimulai dengan mengevaluasi fakta yang diketahui, lalu mencocokannya melalui IF- THEN yang merupakan sebuah aturan logika yang digunakan untuk mengidentifikasi fakta apakah cocok dengan bagian IF-nya. Apabila fakta tersebut cocok, maka aturan tersebut akan dijalankan dan hasilnya akan ditambahkan ke dalam database. Aturan tersebut hanya dijalankan sekali saja [7].

## D. PHP
PHP merupakan bahasa skrip server-side yang digunakan untuk membangun sebuah website. Ini adalah bahasa yang fleksibel yang dapat dijalankan di berbagai sistem operasi, termasuk Windows, Linux, dan Mac OS [13]. Untuk mendukung penggunaan PHP, beberapa perangkat lunak penting seperti : Server Apache, PHP, PHP My Admin dan MySQL Server yang merupakan jenis server digunakan untuk menjalankan berbagai aplikasi web. Semua server tersebut berfungsi untuk menyediakan fasilitas seperti hosting website, database, aplikasi dan banyak lagi. MySQL merupakan DBMS (Database Management System) multi-thread yang telah dipasang di seluruh dunia lebih dari enam juta kali. Ini merupakan implementasi dari RDBMS (Relational Database Management System) yang disediakan secara gratis dengan lisensi GPL (General Public License)  [14].

## E. Metode Pengumpulan Data
1) Studi literatur
Pengumpulan data dengan studi pustaka dari beberapa referensi seperti buku, jurnal, dan artikel yang mendukung objek penelitian penulis dan dilakukan perbandingan dengan mempelajari penelitian terdahulu yang telah dilakukan sebelumnya.
2) Wawancara
Pengumpulan data dengan wawancara dengan melakukan tanya jawab terhadap pakar untuk mendapatkan data secara jelas.

## F. Metode Perancangan
Pada Gambar 1 menunjukkan tahapan proses penelitian, tahapan proses meliputi : Analisa Kebutuhan merupakan proses membuat analisa terhadap sistem yang akan dirancang dan data yang akan diperoleh secara terstruktur dengan menggunakan pemodelan. Pemodelan sistem ini yaitu berupa perancangan database, pembuatan flowchart, dan diagram UML untuk mempermudah proses-proses selanjutnya. Perancangan sistem merupakan proses pembuatan desain atau sistem berdasarkan data yang ada dan menerapkannya pada model yang sudah dibuat.  Pembuatan sistem merupakan proses pembuatan dan dikembangkan sesuai dengan desain sistem yang telah ditetapkan pada tahap sebelumnya. Pengujian sistem merupakan proses dimana sistem akan di uji coba. Proses uji coba ini dibutuhkan agar memastikan supaya sistem yang telah dibuat sudah sesuai dengan desain yang telah ditetapkan dan tidak ada error yang terdapat pada sistem serta menguji keakuratan aplikasi sistem pakar.

## G. Flowchart
Flowchart adalah bentuk grafis yang menggambarkan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah secara visual. Flowchart menggambarkan alur kerja yang dapat diikuti untuk menyelesaikan suatu proses, mulai dari tahapan awal hingga tahapan akhir [15].

## H. Data Flow Diagram (DFD)
DFD (Diagram Arus Data) adalah model logika data atau proses yang digunakan untuk merepresentasikan asal data, tujuan data yang keluar dari sistem, tempat penyimpanan data, proses yang menghasilkan data, serta interaksi antara data yang tersimpan dan proses yang dikenakan pada data tersebut [16].

## I. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan merupakan rancangan kaidah produksi yang digunakan untuk membuat aturan-aturan yang disimpan sebagai basis data [17]. Basis pengetahuan ini berisi pengetahuan mengenai sistem mekanisme dalam mendiagnosis gangguan kecemasan. Basis pengetahuan yang didapatkan dari pakar diharapkan mampu meniru atau mengadopsi pengetahuan yang telah berstandart sesuai pengetahuan yang dimiliki pakar dibidang penyakit kejiwaan pada saat dituangkan ke dalam sistem aplikasi. Penyajian basis pengetahuan terdiri tabel jenis penyakit, tabel gejala, tabel keputusan, pohon keputusan dan tabel rule.
T ABEL I
J ENIS K ATEGORI G ANGGUAN K ECEMASAN Kode Kategori Ganguan Kecemasan P01 Gangguan Kecemasan Umum P02 Gangguan Kecemasan Sosial P03 Gangguan Fobisa Spesifik P04 Gangguan Kecemasan Akan Perpisahan P05 Gangguan Selektif Mutisme P06 Gangguan Panik P07 Agoraphobia
T ABEL II G EJALA GANGGUAN KECEMASAN Kode Gejala G01 Adanya rasa cemas dan khawatir yang berlebihan (tidak wajar) G02 Merasa kesulitan dalam mengontrol rasa cemas G03 Adanya rasa cemas dan khawatir berhubungan dengan gelisah, mudah lelah, lekas marah, kesulitan berkonsentrasi, otot tegang, dan gangguan tidur G04 Adanya rasa takut atau kecemasan yang muncul saat bersosialisasi, lebih tepatnya saat diamati oleh orang lain atau takut melakukan sesuatu yang akan dipandang buruk oleh orang lain
G05 Situasi sosial hampir selalu memicu rasa takut atau cemas
G06 Situasi sosial dihindari dengan ketakutan dan kecemasan yang intens G07 Rasa takut atau cemas yang muncul tidak sesuai dengan kenyataan yang sebenarnya (dalam situasi sosial secara umum) G08 Munculnya ketakutan atau kecemasan yang terlihat jelas terhadap suatu objek atau situasi  tertentu (con- toh: terbang, ketinggian, binatang, jarum suntik, darah) G09 Objek atau situasi fobia hampir selalu memancing ketakutan atau kecemasan secara tiba-tiba G10 Selalu menghindari objek atau situasi fobia G11 Ketakutan atau kecemasan tidak sesuai dengan bahaya yang sebenarnya ditimbulkan oleh objek atau situasi tertentu tersebut secara umum G12 Merasakan tekanan berlebihan yang muncul berulang-ulang ketika akan atau sedang menghadapi perpisahan dari rumah atau sosok yang dianggap dekat G13 Adanya kekhawatiran yang berlebihan tentang kehilangan sosok yang memiliki ikatan atau kemungkinan terjadi sesuatu yang buruk dengan mereka G14 Adanya kekhawatiran yang berlebihan tentang pengalaman yang buruk yang menyebabkan perpisahan dengan seseorang G15 Adanya penolakan untuk keluar jauh dari rumah, untuk sekolah, kerja, atau ke tempat lain karena takut berpisah G16 Adanya rasa takut yang berlebihan saat sendirian atau tidak ditemani sosok yang memiliki ikatan di ru- mah atau di tempat lain G17 Menolak untuk tidur tidak di rumah atau tidur tanpa ada orang terdekat G18 Mimpi buruk yang berulang-ulang tentang perpisahan G19 Mengeluh berulang-ulang tentang gejala fisik  ketika akan atau sedang berpisah dengan orang terdekat G20 Kegagalan yang konsisten dalam berbicara di situasi sosial yang spesifik, dimana terdapat ekspektasi un- tuk berbicara (contoh: di sekolah), meskipun biasanya bisa berbicara di situasi lain G21 Merasa ada gangguan dalam pencapaian akademik atau okupasional atau komunikasi sosial, setidaknya sudah selama 1 bulan G22 Kegagalan untuk berbicara dan penyebanya bukanlah karena kurangnya pengetahuan tentang bahasa yang digunakan dalam situasi sosial G23 Serangan panik yang terjadi secara tiba-tiba dan berulang G24 Jantung berdebar lebih kencang, berkeringat, gemetar, sesak nafas, mual, nyeri di dada, pusing, menggigil atau sensasi panas, kesemutan, merasa tidak sadar, takut kehilangan kontrol diri, takut mati G25 Adanya rasa khawatir yang menetap tentang adanya serangan panik tambahan atau konsekuensinya (contoh: kehilangan kontrol, mengalami serangan jantung, menjadi gila) G26 Perubahan perilaku yang signifikan terkait serangan panik tersebut (contoh: perilaku yang direncanakan untuk menghindari serangan panik, seperti menghindari berolahraga atau menghadapi situasi yang tidak biasa) G27 Merasa takut jika berpergian sendiri, terutama saat berada di transportasi umum, di ruang terbuka, saat mengantre, di keramaian atau di luar rumah sendirian G28 Selalu meminta untuk ditemani setiap saat akan meninggalkan rumah G29 Rasa takut atau kecemasan hampir selalu mucul secara tiba-tiba, terutama saat berada di transportasi umum, di ruang terbuka, saat mengantre, di keramaian atau di luar rumah sendirian G30 Lebih menyukai berpergian bersama teman atau saudara pada tempat yang ramai
G31 Ketakutan atau kecemasan tidak sesuai dengan bahaya yang sebenarnya ditimbulkan (ketika berada di keramaian atau tempat umum)
Dari data yang disajikan pada tabel I dan II, maka dibuat matrik keputusan. Matrik atau Table keputusan dari gangguan kecemasan disajikan pada tabel III.

## T ABEL III
RULE DIAGNOSA GANGGUAN KECEMASAN Kode Gangguan Kecemasan Umum Gangguan Kecemasan Sosial Gangguan Fobisa Spe- sifik Gangguan Kecemasan Akan Perpisahan
Gangguan Selektif Mutisme Gangguan Panik Agorapho- bia G01 √ G02 √ G03 √ G04 √ G05 √ G06 √ G07 √ G08 √ G09 √ G10 √ G11 √
G12 √ G13 √ G14 √ G15 √ G16 √ G17 √ G18 √ G19 √ G20 √ G21 √ G22 √ G23 √ G24 √ G25 √ G26 √ G27 √ G28 √ G29 √ G30 √ G31 √
Dari tabel keputusan diatas maka dibuatlah pohon keputusan untuk gangguan kecemasan. Gambar 5 dibawah merupakan gambar pohon keputusan gangguan kecemasan.

## Gambar. 5. Pohon Keputusan
Dari pohon keputusan gangguan kecemasan yang ditunjukan pada gambar diatas dibuatlah rule untuk sistem yang diusulkan. Tabel IV dibawah ini merupakan tabel rule dari sistem yang diusulkan.
T ABEL IV
RULE DIAGNOSA GANGGUAN KECEMASAN
Kode Kaidah Relasi Kesimpulan R1 IF G01 AND G02 AND G03 THEN P01 R2 IF G04 AND G05 AND G06 AND G07 THEN P02 R3 IF G08 AND G09 AND G10 AND G11 THEN P03 R4 IF G12 AND G13 AND G14 AND G15 AND G16 AND G17 AND G18 AND G19 THEN P04 R5 IF G20 AND G21 AND G22 THEN P05 R6 IF G23 AND G24 AND G25 AND G26 THEN P06 R7 IF G27 AND G28 AND G29 AND G30 AND G31 THEN P07

## J. Pengujian Black Box
Pengujian black-box adalah cara untuk mengecek apakah suatu unit perangkat lunak sesuai dengan keterangan yang ditentukan. Metode ini digunakan untuk memastikan bahwa unit perangkat lunak telah diuji dengan benar dan memenuhi spesifikasi yang ditetapkan. Pengujian ini berfokus pada fungsi aplikasi, terutama menguji apakah aplikasi berfungsi seperti yang diharapkan, dengan membandingkan hasil input dan outputnya [13].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil penelitian ini berupa aplikasi sistem pakar gangguan kecemasan menggunakan metode forward chainning ini berbasis web. Bahasa pemrograman yang digunakan pada perancangan aplikasi menggunakan Bahasa pemrograma PHP dengan basisdatanya yang dirancang menggunakan MySQL. Ketika aplikasi sistem pakar gangguan kecemasan menggunakan metode forward chainning ini diakses secara otomatis akan menuju tampilan awal aplikasi. Gambar 6 dibawah merupakan halaman depan sistem pakar gangguan kecemasan menggunakan metode forward chainning .
Gambar. 6. Tampilan Awal user dan admin sebelum login
Setelah masuk tampilan utama, user bisa langsung melakukan konsultasi. Gambar 7 merupakan tampilan form registrasi untuk user sebelum melakukan konsultasi. Data registrasi user akan tersimpan dalam database dan dapat dilihat melalui dashboard admin.

## Gambar. 7. Halaman Registrasi User
Gambar 8 menampilan pertanyaan gejala yang harus dijawab oleh user. Total pertanyaan gejala terdapat 31 gejala dimana user hanya  menjawab ya atau tidak. Setelah user menjawab seluruh pertanyaan tersebut, maka hasil konsultasi akan langsung muncul seperti pada gambar 9.
Gambar. 8. Halaman Konsultasi User
Gambar. 9. Hasil Konsultasi User
Pada Gambar 6-9 adalah tampilan user, untuk tampilan perlu melakukan login. Tampilan login ditunjukkan pada Gambar 10. Setelah berhasil melakukan login akan masuk pada tampilan awal admin, pada tampilan admin akan membuka semua menu admin. Untuk gambar 12 menampilkan data pedoman mengenai aplikasi sistem pakar yang dimana berisi mengenai seluruh data penyakit, penjelasan, beserta solusi yang bisa diupdate kapan pun. Pada Gambar 13 adalah tampilan input gejala yang diberi kode G01.
Gambar. 11. Tampilan Awal Admin
Gambar. 12. Dashboard Admin input penyakit
Gambar. 13. Dashboard Admin input gejala
Gambar. 14. Dashboard Admin input basis pengetahuan
Gambar. 15. Dashboard Admin input aturan
Gambar. 16. Dashboard Admin melihat laporan konsultasi user
Tabel V menunjukkan hasil dari Black Box Testing pada runtutan proses hasil dari aplikasi berbasis web yang telah dibuat.

## T ABEL V
PENGUJIAN APLIKASI MENGGUNAKAN BLACK BOX
No Kelas Uji Butir Uji Hasil 1 Form Pendaftaran User Menampilkan form pendaftaran untuk user Sukses 2 Konsultasi User Menampilkan 31 pertanyaan gejala yang harus dijawab user Sukses 3 Hasil Konsultasi User Menampilkan hasil konsultasi atau diagnosa user Sukses 4 Login Admin Verifikasi username dan password admin Sukses 5 Dashboard Admin Menampilkan data user yang telah melakukan registrasi dan konsultasi serta melakukan input data penyakit, gejala, solusi, beserta rule kedalam sistem Sukses
Tabel VI merupakan hasil uji tingkat akurasi metode forward chaining yang dihasilkan dari penelitian ini. Melalui 7 data percobaan yang telah dilakukan, hasil sistem apliasi yang telah dibuat menunjukkan kesesuaian dengan dengan hasil pakar. Sehingga hasil uji dalam penelitian ini memiliki tingkat akurasi sebesar 100 %.
T ABEL VI

## H ASIL U JI T INGKAT A KURASI M ETODE F ORWARD C HAINING
No Gejala Diagnosa Sistem Diagnosa Pakar Keakuratan 1 G01, G02, G03 Gangguan Kecemasan Umum Gangguan Kecemasan Umum Sesuai 2 G04, G05, G06, G07 Gangguan Kecemasan So- sial Gangguan Kecemasan So- sial Sesuai 3 G08, G09, G10, G11 Gangguan Fobisa Spesifik Gangguan Fobisa Spesifik Sesuai 4 G12, G13, G14, G15, G16, G17, G18, G19 Gangguan Kecemasan Akan Perpisahan Gangguan Kecemasan Akan Perpisahan Sesuai 5 G20, G21, G22 Gangguan Selektif Mut- isme Gangguan Selektif Mut- isme
Sesuai 6 G23, G24, G25, G26 Gangguan Panik Gangguan Panik Sesuai 7 G27, G28, G29, G30, G31 Agoraphobia Agoraphobia Sesuai
Berdasarkan  2  penelitian terdahulu  yang telah  dijelaskan  [7][9], bahwasannya memiliki  persamaan tingkat akurasi yang tinggi dalam mendiagnosa. Pada penelitian ini dilakukan data uji dengan 7 data kasus, diperoleh hasil uji akurasi sebesar 100%. Hal ini menunjukkan bahwa metode forward chaining cukup efektif serta akurat dalam melakukan diagnosa dan menarik kesimpulan yaitu sebesar 87 % - 100 % tingkat akurasi menggunakan media aplikasi berbasis web.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan penelitian terhadap sistem pakar diagnosa gangguan kecemasan ( anxiety disorder ) berbasis web dengan metode forward chaining, dapat diambil beberapa kesimpulan bahwa sistem pakar dapat digunakan untuk membantu masyarakat dalam mendiagnosa gangguan kecemasan. Sistem dapat menerapkan kemampuan layaknya seorang pakar dalam memberikan solusi untuk diagnosa gangguan kecemasan. Tampilan interface sederhana sehingga dapat memudahkan pengguna dalam berinteraksi dengan sistem.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. C. Novianti and A. Yudiarso, “Terapi musik sangat efektif untuk menurunkan perilaku atau gangguan kecemasan (anxiety disorder): Studi meta analisis,” J. Psikol. Udayana , vol. 8, no. 1, p. 58, 2021, doi: 10.24843/jpu.2021.v08.i01.p06.
[2] I. Puspitasari and D. E. Wati, “Strategi Parent- School Partnership : Upaya Preventif Separation Anxiety Disorder Pada Anak Usia Dini,” Yaa Bunayya , vol. 2, no. 1, pp. 49–60, 2018.
[3] H. Suhendi and A. Supriadi, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kecemasan Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Website,” Naratif
J. Nas. Riset, Apl. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 13–23, 2020, doi: 10.53580/naratif.v2i2.94.
[4] N. S. Lataima, N. D. Kurniawati, and P. Astuti, “Manfaat Emotional Freedom Technique (EFT) Bagi Pasien Dengan Gangguan Kecemasan,” J. Penelit. Kesehat. “SUARA FORIKES” (Journal Heal. Res. “Forikes Voice”) , vol. 11, no. 2, p. 129, 2020, doi: 10.33846/sf11204.
[5] A. Rufaidah and Y. Karneli, “Penerapan Teknik Cognitive Restructuring dalam Konseling Perorangan untuk Mereduksi Gangguan Kecemasan,” Ter. J. Bimbing. dan … , vol. 4, no. 2, pp. 214–222, 2020, doi: 10.26539/teraputik-42417.
[6] R. M. Candra, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Gangguan Anxietas Dengan Menggunakan Teorema Bayes,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 56, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.5211.
[7] T. F. Ramadhani, I. Fitri, and E. T. E. Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, p. 81, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1243.
[8] A. Sembiring, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Sistem Pakar Berbasis Mobile Untuk Diagnosis Penyakit Ginjal Menggunakan Metode Forward Chaining,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 139–148, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i1.1932.
[9] A. Salam, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Skizofrenia Dengan Forward Chaining Dan Bayesian Network,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 6, no. 1, pp. 72–82, 2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4371.
[10] W. Almizri and Y. Karneli, “Teknik Desensitisasi Sistematik Untuk Mereduksi Gangguan Kecemasan Sosial (Social Anxiety Disorder) Pasca
Pandemi Covid-19,” Educouns J. J. Pendidik. dan Bimbing. Konseling , vol. 2, no. 1, pp. 75–79, 2021, doi: 10.53682/educouns.v2i1.2130.
[11] A. E. S. Putri  Barka; Seniwati, Erni, “Implementasi Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Pendiagnosis Gangguan Ansietas (Studi Kasus: Pijar Psikologi),” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. Vol 2, No 2 (2018): Computer Science, pp. 9–14, 2018, [Online]. Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/369.
[12] H. W. Putra, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal Dengan Metoda Forward Chaining,” J. Sains dan Inform. , vol. 5, no. 1, p. 7, 2019, doi: 10.22216/jsi.v5i1.4081.
[13] P. Gede, S. Cipta, and G. S. Mahendra, “Piutang Berbasis Website Pada Toko Inti Alam,” vol. 3, no. 2, pp. 94–104, 2022.
[14] P. P. Larasati, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Skizofrenia Menggunakan METODE CERTAINIY FACTOR BERBASIS WEB,” vol. 3, no. 1, pp. 227–234, 2019.
[15] M. Muliadi, M. Andriani, and H. Irawan, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Kamar Hotel Berbasis Website (Web) Menggunakan Data Flow Diagram (Dfd),” JISI J. Integr. Sist. Ind. , vol. 7, no. 2, p. 111, 2020, doi: 10.24853/jisi.7.2.111-122.
[16] F. Soufitri, “Perancangan Data Flow Diagram Untuk Sistem Informasi Sekolah (Studi Kasus Pada Smp Plus Terpadu),” Ready Star , vol. 2, no. 1, pp. 240–246, 2019.
[17] H. Hairani, M. N. Abdillah, and M. Innuddin, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Rematik Menggunakan Inferensi Forward Chaining Berbasis Prolog,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 4, no. 1, pp. 8–11, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1377.