Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 17-22

## Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pernafasan Pada Manusia
dengan  Metode Forward Chaining
Mhd Furqan 1* , Abdul Halim Hasugian 2 , Tria Elisa 3 1,2,3 Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia E-mail: 1 mfurqan@uinsu.ac.id, 2 abdulhalimhsg@uinsu.ac.id,
3 tria3498@gmail.com

## Abstract
Respiratory  disease  is  an  infectious  disorder  that  often  occurs  compared  to  other diseases.  Due  to  the  lack  of  handling  and  people  who  take  it  lightly  with  the  symptoms caused by respiratory diseases in humans, causing the disease to get worse. The purpose and  intent  of  this  research  is  to  facilitate  and  help  the  public  to  diagnose  respiratory diseases efficiently and effectively. Seeing the problem occurs, a web-based application is made  to  overcome  it.  This  expert  system  has  analyzed  data  consisting  of  6  diseases, namely tuberculosis, bronchitis, pneumonia, pleurisy, tonsillitis, and asthma. So that there are  40  disease  symptom  data  that  form  a  symptom  rule  and  form  the  right  diagnosis results.  This  web-based  expert  system  for  diagnosing  respiratory  diseases  in  humans  is used with the forward chaining method. So the result of this research is an application or web-based expert system for diagnosing respiratory diseases in humans.
Keywords: Expert System, Respiratory Disease, Forward Chaining

## Abstrak
Penyakit  pernapasan  merupakan  infeksi  gangguan  yang  sering  sekali  terjadi dibandingkan  dengan  penyakit  yang  lainnya.  Dikarenakan  kurangnya  penanganan  dan masyarakat  yang  menganggap  sepele  dengan  gejala-gejala  yang  disebabkan  oleh penyakit  pernafasan  pada  manusia  sehingga  menyebabkan  penyakit  tersebut  semakin parah. Tujuan dan maksud dari penelitian ini yaitu untuk  mempermudah dan membantu masyarakat melakukan diagnosis penyakit pernapasan secara efesien dan efektif. Melihat permasalahan  terjadi  maka  dibuatlah  aplikais  yang  berbasis  web  untuk  mengatasinya. Sistem  pakar  ini  telah  dianalisis  sebuah  data  yang  terdiri  dari  6  penyakit  yaitu tuberculosis,  bronkitis,  pneumonia,  pleuritis,  tontilitis,  dan  asma.  Sehingga  terdapat  40 data gejala penyakit yang membentuk sebuah rule gejala dan membentuk hasil diagnosis yang tepat. Sistem pakar diagnosis penyakit pernafasan pada manusia yang berbasis web ini digunakan dengan metode yaitu metode forward chaining.  Maka hasil dari penelitian ini    yaitu  sebuah  aplikasi  atau  sistem  pakar  berbasis  web  untuk  mendiagnosis  penyakit pernafasan pada manusia.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit Pernapasan, Forward Chaining

## 1. Pendahuluan
Penyakit  pernapasan  bisa  dialami  bisa  saja  dialami  oleh  seseorang  tanpa  mengenal umur, baik bayi, anak-anak maupun orang dewasa [1][2]. Penyakit pernapasan merupakan infeksi  gangguan  yang  sering  sekali  terjadi  dibandingkan  dengan  penyakit  yang  lainnya. Pengetahuan  dan  pemahaman  masyarakat  tentang  gejala-gejala  yang  disebabkan  oleh penyakit  pernapasan  pada  manusia  masihlah  sangat  minim  [3-8].  Sebagian  dari masyarakat kita masih juga sering kali kesulitan untuk mendapat pelayanan  dan informasi bagaiamana cara mengobati dan mencegah penyakit pernapasan [9-12]. Masyarakat juga masih  menganggap  sepele  dengan  gejala  dari  penyakit  yang  diakibatkan  oleh  penyakit pernapasan  [13].  Karena  kurangnya  penanganan  penyakit  menjadi  lebih  parah,  oleh karena itu diperlukan suatu  keahlian khusus dan pengetahuan untuk menanganinya yaitu

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 17-22
seorang  dokter  pernafasan  [14].  Dalam  ilmu  kesehatan  memang  sudah  banyak menggunakan  teknologi  berbasis  komputer  dalam  membantu  menyelesaikan  tersebut, contoh nya pada saat periksa kandungan, medical check-up, operasi, dan lainnya. Contoh lainnya dalam penggunaan teknologi yaitu kecerdasan buatan, kecerdasan buatan mampu mencari  informasi  dan  membantu  masyarakat  dalam  membuat  keputusan  ataupun menjadikan  komputer  lebih  sederhana  menggunakan  bahasa  yang  tersistem  sampai pengguna gampang memahaminya. Sistem pakar adalah salah satu dari kecerdasan buatan yang penggunaannya untuk mendiagnosis penyakit pernapasan pada manusia [15].
Pengembangan yang dapat di hasilkan dari sistem pakar ini yaitu untuk menggantikan pengetahuan  oleh  seorang  ahli  pakar  dengan  sistem  yang  dapat  digunakan  orang  awam jika ingin mengetahui sesuatu penyakit pernafasan, tanpa  harus menemui seorang dokter pernafasan. Sistem pakar dapat memberikan nilai lebih untuk teknologi dalam membantu masyarakat di era reformasi yang perkembangannya semakin pesat, sehingga sistem pakar bisa  mempermudah  dan  lebih  menghemat  tenaga  pekerjaan  yang  awal  mulanya  manual bisa dikerjakan dengan alat seperti sistem pakar. Beberapa metode bisa digunakan dalam sistem pakar salah satunya metode Forward chaining [16][17].

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Perencanaaan
Perencanaan penelitian disini akan digambarkan dengan menggunakan flowchart yang berisi  alur  penelitian  darii  awal  hingga  selesai.  Gambar  dibawah  menjelaskan flowchart sistem yang akan dibuat yaitu sebagai berikut :
START INPUT DATA GEJALA, DATA HASIL, RULE FORWARD CHAINING MELAKUKAN KONSULTASI PROSES DATA KONSULTASI HASIL END CEK DATA DITEMUKAN TIDAK DITEMUKAN
Gambar 1. Flowchart Sistem

## 2.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  rangkaian  statistik  yang  dapat  digunakan  dalam  penulisan  ini  menggunakan studi literatur. Pertama wawancara adalah suatu metode rangkaian informasi yang diakhiri dengan bantuan bertanya sekaligus kepada pihak-pihak yang terkait dengan maksud untuk memperoleh  informasi  yang  diinginkan  dengan  bantuan  peniliti.  Wawancara  dilakukan dengan  dua orang pakar  yang merupakan dokter spesialis paru-paru di salah satu rumah sakit. Kedua penelitian kepustakaan adalah substansi yang sering diposting atau otomatis. Seri  informasi  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  literatur  –  literatur  yang terkait dengan studi yang diidentifikasi.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 17-22

## 2.3. Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan didapatkan berdasarkan hasil observasi dan wawancara. Tujuannya adalah  agar  dapat  memahami  kebutuhan  sistem  yang  telah  dibuat.  Sistem  akan menganalisis  tentang  semua  yang  beehubungan  dengan  pencanaan  dan  implementasi metode fordward chaining.

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1. Analisis Data
Informasi  yang ingin dibahas dari  sistem  yang akan dibuat, terdapat 6  nama penyakit dan ada 40 data gejala yang digunakan adalah :
Tabel 1. Data Penyakit Pernafasan Id Penyakit Nama- Nama Penyakit P1 Tuberculosis (TBC) P2 Bronkitis P3 Pneumonia P4 Pleuritis P5 Tontilitis (Radang Amandel) P6 Asma Tabel 2. Data Gejala Penyakit Pernafasan Id Gejala Nama-Nama Gejala G001 Demam tinggi G002 Batuk kering G003 Batuk berdarah G004 Sesak nafas G005 Berkeringat G006 Menggigil G007 Nyeri dada G008 Mual atau muntah G009 Diare G010 Tidak nafsu makan G011 Lemas G012 Datuk jantung meningkat G013 Pingsan G014 Kulit tampak pucat G015 Timbul bercak atau ruam G016 Tampak linglung G017 Sangat mengantuk G018 Sakit kepala G019 Nyeri sendi/otot G020 Nyeri bahu G021 Berat badan turun G022 Amandel membengkak G023 Bercak pada amandel G024 Sakit tenggorokan G025 Sulit menelan G026 Kelenjer getah beningn di leher G027 Suara serak G028 Bau mulut G029 Leher kaku G030 Mengi (suara yang timbul saat bernafas) G031 Lelah G032 Penurunan arus puncak ekspirasi G033 Sulit berbicara

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Id Gejala Nama-Nama Gejala G034 Sulit tidur G035 Bibir dan jari terlihat biru G036 Hidung tersumbat G037 Badan pegal-pegal G038 Batuk berdahak G039 Berkeringat pada malam hari G040 Merasa pusing Tabel 3. Rule Gejala dan Penyakit Pernafasan Id Gejala Penyakit Pernafasan Tuberculosis (TBC) Bronkitis Pneumonia Pleuritis Tonsilitis Asma P1 P2 P3 P4 P5 P6 G001 √ √ √ G002 √ √ √ √ G003 √ √ √ G004 √ √ √ √ √ G005 √ G006 √ √ √ G007 √ √ √ √ G008 √ G009 √ √ G010 √ √ G011 √ √ √ G012 √ G013 √ G014 √ G015 √ G016 √ G017 √ G018 √ √ G019 √ G020 √ G021 √ G022 √ G023 √ √ G024 √ G025 √ G026 √ G027 √ G028 √ G029 √ G030 √ G031 √ G032 √ G033 √ G034 √ G035 √ G036 √ G037 √ G038 √ G039 √ G040 √

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 17-22

## 3.2. Implementasi sitem
Penerapan  sistem  merupakan  perkembangan  lebih  lanjut  dari  analisis  data  dan  desain yang  dibuat.  Pemrograman  java  adalah  rangcangan  dari  sistem  ini.  Adapun  hasil  dari sistem ini akan di uraian oleh penulis sebagai berikut:
a) Tampilan Halaman Login dan Halaman Dashboard
Halaman ini akan menampilkan halaman username, password admin dan dashboard.
Gambar 2. Tampilan Login dan Halaman Dashboard
b) Halaman Input Data pada Gejala,Data  pada Penyakit dan Data pada Rule Tampilan halaman ini yaitu sebagai berikut:
Gambar 3 . Halaman Input pada Data Penyakit, Data pada Gejala, dan Data pada Rule
c) Halaman Konsultasi User dan Hasil Diagnosis
Halaman  ini  dapat  digunakam  user  atau  pengguna  melakukan  konsultasi,  seperti  pada gambar berikut ini:
Gambar 4. Halaman Konsultasi Pengguna/User dan Hasil Diagnosa

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  rancangan  dan  implementasi  yang  telah  di  uraikan  Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Pernafasan  pada  Manusia  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining, maka  akan  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  dapat  mengetahui  hasi  danl  mendiagnosis penyakit  pernafasan  pada  manusia  yang  digunakan  dengan  metode Forward  Chaining dengan  cara  penyakit  dimasukan  satu  persatu  sesuai  berdasarkan  gejala-gejala  tersebut. Sistem  pakar  juga  dapat  digunakan  user/pengguna  untuk  mendiagnosis  penyakit  dan mendapatkan pemahaman dari gejala-gejala terkait penyakit pernafasan. Sistem pakar ini akan menemukan solusi  akhir  untuk jenis penyakit  pernafasan yang tepat dengan gejala- gejala yang dialami oleh pengguna.

## Daftar Pustaka
[1] Arhami M. 2005 . Konsep Dasar Sistem Pakar. Andi Offset. Yogyakarta. [2] Athik Kayanti, Yuni. Diagnosis . Yuniathik’s Blog
https://yuniathik.wordpress.com/2013/06/04/diagnosis/
[3] Depkes RI. 2008. Pengertian Penyakit Saluran Pernafasan. Sumatera Utara
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 17-22
[5] Dewi E, Mulyani S. Restianie IN 2016. Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Anak (Balita) Dengan Menggunakan Metode Forward  Chaining. 1:6-7.
[6] Furqan,  M.,  Yusuf,  Irsyad,  Al.H.  2020. Penerapan  Sistem  Pakar  Mendiagnosis Penyakit Mata Rabun Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Mobile. Jurnal Laporan Penelitian Program Studi
[7] Furqan,  M.,  Yusuf,  Khairunnisa.  2020. Penerapan  Metode  Bayes  Pada  Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis Korban Pelaku Bullying Pada Remaja Di Kecamatan Tanjung Morawa. Jurnal Laporan Penelitian Program Studi.
[8] Iskandar  E.  2007. Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penykait  ISPA  Menggunakan Metode Faktor Kepastian. Jurnal Ilmiah STMIK GI MDP 3 (Sistem Pakar):9-16.
[9] Kusrini. 2006 . Sistem Pakar Dan Teori Aplikasi. Andi Offset. Yogyakarta.
[10]   Kusumadewi,  S  .  2003. Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya). Graha Ilmu . Yogyakarta.
[11]   Lestari. 2012. Pengertian, Tujuan dan Struktur Sistem Pakar. [Online].
[12]   Octvina  Y,  Fadli  A  .  2014. Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada Saluran  Pernafasan  Dan  Paru  Menggunakan  Meode  Certainty  Factor. Jurnal Sarjana Teknik Informatika 2:112-32.
[13]   Samsuddin,  Usman,  Selviana.  2017. Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Pernafasan Menggunakan Metode Case-Based Reasoning. IPTEKS Terap. 3:272- 282.
[14]   Tohir.,  Rahmatullah  A.  dkk.  2012. Rancang  bangun  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosis  penyakit  asma  dan  gangguan  pernafasan  (studi  kasus  rumah  sakit dokter soetomo). JSIKA 1 No 1:1-8.
[15]   Verina  W.  2015. Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Untuk  Mendeteksi Penyakit THT. Jurusan Teknik Informasi Dan Sistem Informasi. 1:123-138.
[16]   Yunita.  2014. Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Untuk  Deteksi  Kerusakan Pada Laptop. Jakarta:Techno Nusa Mandiri.
[17]   Yuwono  B,  Fauziah  Y,  Yenny.  2008. Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Untuk Mengidentifikasi  Jenis  Dan  Penyakit  Pada  Bunga  Mawar. Prosiding  Semnasif 2008. Jurusan Teknik Informatika UPN Yogyakarta, Mei, ISSN : 1979-2328