Terbit online pada laman : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524

## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pinched Nerve Menerapkan Metode Rule Base Reasoning

## Ratija
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ratijasaja@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi             : 07 Juli  2021
Revisi Akhir                     :15 Juli 2021 Diterima                           : 20 Juli 2021
Diterbitkan Online           : 28 Juli 2021
Dengan  kemajuan  teknologi  saat  ini,  pengetahuan  dokter  dapat diimmplementasikan  menjadi  sebuah  sistem  yang  disebut  sistem  pakar. Aplikasi  sistem  pakar  ini  dibuat  untuk  mendiagnosa  penyakit  pinched nerve/saraf  terjepit  dengan  berbasis  android.  Sususan  sistem  saraf  manusia tersusun dari sitem saraf pusat dan sistem saraf tepi, saraf memiliki peranan penting dalam tubuh. melalui saraf, komunikasi antara tubuh dan otak berjalan lancar.    Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu. Sistem pakar memberikan nilai tambah pada teknologi untuk membantu dalam menangani era informasi yang semakin canggih.
Tahap pengembangan aplikasi meliputi analisa perancangan, analisa sistem, implementasi, dan pengujian. Aplikasi Sistem Pakar ini menghasilkan keluaran berupa kemungkinan Saraf terjepit pada tubuh. Sistem ini juga manampilkan besarnya  kemungkinan  adanya  Saraf  terjepit  pada  tubuh.  Besarnya  nilai tersebut merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Rule Base Reasonin g.

## K ATA K UNCI
Kata kunci : Saraf Terjepit, Sistem Pakar, Rule Base Reasoning
K ORESPONDENSI
E-mail: ratijasaja@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja para ahli. Sistem pakar atau Expert System biasa disebut juga dengan “knowledge based system” yaitu suatu aplikasi komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan dalam bidang yang spesifik.[1] Pinched nerve atau dalam bahasa indonesia dikenal dengan sebutan saraf terjepit adalah suatu kondisi di mana saraf tertekan oleh bagian sekitarnya. Ketika anda mengalami saraf terjepit, tubuh anda akan mengirimkan sinyal berupa rasa nyeri. Secara konvensional pencegahan  penyakit  ini  dapat  dilakukan  demgan  cara  mengompres  pada  bagian  yang  sakit,  memijatnya  dengan lembut dan kemoterapi dengan menggunakan pengawasan dokter, menghindari gerakan – gerakan yang berlebihan.[2]
Adapun masalah yang yang ditimbulkan yaitu banyaknya masyarakat yang terkena penyakit saraf terjepit/pinhed nerve.  Masyarakat  juga  sulit  menjumpai  dokter  spesialis  saraf  dikarenakan  keterbatasan    waktu    dokter    spesialis membukak    bisa  konsultasi    dengan    dokter  spesialis  saraf,  maka  dari    itu    diperlukan  suatu.  Metode  Rule  Based Reasoning  salah  satu  metode  dalam  sistem  pakar  yang  menggunakan  aturan  –  aturan  untuk  menyajikan pengetahuannya. Namun jika aturan terlalu banyak, pemeliharaan sistem akan rumit dan terdapat banyak kesalahan dalam  kerjanya.  Metode  ini  menggunakan  tehnik  yang  sederhana,  dimulai  dengan  dasar  aturan  yang  berisi  semua pengetahuan dari permasalahan yang dihadapi yang kemudian dikodekan ke dalam aturan if-then yang mengandung data, pernyataan dan informasi awal.[3]
Masyarakat indonesia khususnya cenderung untuk memeriksa gigi dan mulut ketika sudah mempunyai sakit yang parah dan  menganggu aktivitas. Untuk  itu dibuatlah  sistem pakar  yang dapat  mendeteksi penyakit gigi dan  mulut. Pengertian  sistem  pakar  adalahsebuah  sistem  yang  bekerja  layaknya  seorang  ahli  dibidangnya  sehingga  dapat membantu permasalahan dalam hidup. Sistem ini menggunakan metode  hybrid  rule base-case based reasoning.[3]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Feature Driven Development (FDD)
Sistem  Pakar  (expert  system)  adalah  sistem  yang  berusahamengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer, agarkomputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yangbiasa  dilakukan  oleh  para  ahli.  Sistem  Pakar  yang baikdirancang agar dapat menyelesaikan suatupermasalahan tertentu dengan  meniru kerja para ahli.Dengan Sistem

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 2, Juli 2021, pp 51- 62

## ISSN 2722-0524 (media online)
Pakar ini, orang awam juga dapatmenyelesaikan masalah yang cukup rumit yangsebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan  bantuanpara  ahli.  Bagi  para  ahli,  sistem  pakar  ini  juga  akanmembantu  aktivitasnya  sebagai  asisten  yang sangatberpengalaman.Dengan  bantuan  sistem  pakar  seseorang  yang  bukan  pakar  atau/ahli  dapat  menjawab pertanyaan,  menyelesaikan  masalah  serta  mengambil  keputusan  yang  biasanya  dilakukan  oleh  seorang  pakar.  [1] Sistem pakar akan memberikan pemecahan suatu masalah yang didapat dari dialog dengan pengguna, menyelesaikan masalah serta mengambil keputusan yang biasanya dilakukan oleh seorang pakar. Sistem pakar (expert system) mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960-an oleh Artificial Intelligence Corporation. Sistem pakar yang muncul pertama kali  adalah General-purpose Problem Solver (GPS) yang  merupakan sebuah predecessor untuk menyusun langkah-langkah  yang  dibutuhkan  untuk  mengubah  situasi  awal  menjadi  state  tujuan  yang  telah  ditentukan sebelumnya dengan menggunakan domain masalah yang kompleks. [1]
Sistem pakar merupakan program yang dapat menggantikan keberadaan seorang pakar.Alasan mendasar mengapa sistem pakar dikembangkan menggantikan seorang pakar adalah sebagai berikut :
1. Dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan di berbagai lokasi.
2. Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin yang membutuhkan seorang   pakar.
3. Seorang pakar akan pensiun atau pergi.
4. Menghadirkan atau menggunkan jasa seorang pakar memerlukan biaya yang mahal.
5. Kepakaran dibutuhkan juga pada lingkungan yang tidak bersahabat (hostile environment).

## 2.1.1 Konsep Dasar Sistem Pakar
Pengetahuan dari suatu sistem pakar mungkin dapat direpresentasikan dalam sejumlah cara. Salah satu metode yang paling  umum  untuk  merepresentasikan  pengetahuan  adalah  dalam  bentuk  tipe  aturan  (rule)  IF..Then  (Jika..maka). Walaupun  cara  diatas  sangat  sederhana,  namun  banyak  hal  yang  berarti  dalam  membangun  sistem  pakar  dengan mengekspresikan pengetahuan pakar dalam bentuk aturan diatas. Konsep dasar dari suatu sistem pakar mengandung beberapa unsur atau elemen yaitu :[2].
1. Keahlian
Keahlian merupakan suatu penguasaan pengetahuan dibidang tertentu yangdidapatkan dari pelatihan, membaca atau pengalaman.
2. Ahli
Seorang ahli adalah seorang yang mampu menjelaskan suatu tanggapan, mempelajari hal-hal baru seputar topik permasalahan  (domain),  menyusun  kembali  pengetahuan,  memecah  aturan-aturan  jika  diperlukan  dan menentukan relevan tidaknya keahlian mereka.
3. Pengalihan keahlian
Pengahlian  keahlian  dari  para  ahli  ke  komputer  untuk  kemudian  dialihkan  lagi  keorang  lain  yang  bukan  ahli (tujuan utama sistem pakar). Proses ini  membutuhkan 4 aktivitas, yaitu:  tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya), representasi pengetahuan yang berupa fakta dan prosedur (ke komputer), inferensi pengetahuan dan pengalihan pengetahuan ke pengguna.
4. Inferensi
Mekanisme inferensi merupakan perangkat lunak yang melakukan penalaran dengan menggunakan pengetahuan yang ada untuk menghasilkan suatukesimpulan atau hasil akhir.
5. Aturan
Aturan merupakan informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru dari fakta yang telah diketahui.
6. Kemampuan menjelaskan.
Kemampuan komputer untuk memberikan penjelasan kepada pengguna tentang sesuatu informasi tertentu dari pengguna dan dasar yang dapat digunakan oleh komputer untuk dapat menyimpulkan suatu kondisi.

## 2.1.2 Struktur Sistem Paka
Ada  dua  bagian  penting  dari  sistem  pakar,  yaitu  lingkungan  pengembangan  (development  environment)  dan lingkungan konsultasi (consultation environment). Lingkungan pengembangan digunakan oleh pembuat sistem pakar untuk  membangun  komponen-komponennya  dan  memperkenalkan  pengetahuan  kedalam  knowledge  base  (basis pengetahuan). Lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna untuk berkonsultasi sehingga pengguna mendapatkan pengetahuan dan nasihat dari Sistem Pakar layaknya berkonsultasi dengan seorang pakar. [2]

## Bulletin of Information Technology (BIT)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Analisa  berguna  untuk  mengetahui  kebutuhan  perangkat  lunak  serta  kebutuhan  sistem  pakar  yang  dibangun. Dalam tahap  ini dilakukan pencarian dan pengumpulan data serta pengetahuan  yang diperlukan oleh sistem  pakar. Sehingga  pada  akhirnya  didapatkan  hasil  dari  analisa  berupa  sebuah  sistem  yang  strukturnya  dapat  didefinisikan dengan baik dan jelas. Tujuan dari analisa sistem dalam pengembangan sistem pakar ini adalah untuk mendapatkan berbagai kebutuhan pengguna dan sistem, yaitu perihal masukan dan keluaran yang harus disediakan oleh pengguna serta  dibutuhkan  oleh  sistem.  Proses  tersebut  akan  menjadi  masukan  bagi  proses  perancangan  sistem  secara keseluruhan. Program sistem pakar merupakan program dengan basis pengetahuan yang dinamis. Dengan kata lain, pengetahuan yang ada pada program ini harus dapat bertambah atau bisa di edit tanpa harus mengubah isi dari program secara  keseluruhan.  Dengan  demikian  diperlukan  pengetahuan  yang  akuisisi  menjadi  basis  pengetahuan  dengan mengetahui terlebih dahulu bagaimana mengenali suatu jenis penyakit yang diderita seseorang berdasarkan keluhan utama  maupun  gejala  –  gejala  yang  ditimbulkan  serta  sebab  terjadinya  penyakit.  Untuk  memenuhi  syarat  –  syarat tersebut maka dibuat suatu struktur if _ then yang dibaca dari database. Program ini diusahakan sesederhana mungkin agar mudah dimengerti pengguna.
Rule  Base  Reasoning (RBR) merupakan  aturan  logis  dimana  setiap  aturannya  di  dapat  dari  studi  literatur  dan informasi  dari  ahli  tanpa  melihat  kasus  yang  dihadapi.  beberapa  cara  alternatif  untuk  memperoleh  aturan menggunakan  metode  pembelajaran  mesin  berdasarkan  data  empiris  yang  ada.  Metode  ini  menggunakan  tehnik sederhana,  dimulai  dengan  dasar  aturan  yang  berisi  semua  pengetahuan  dari  permasalahan  yang  dihadapi  yang kemudian di kodekan kedalam aturan if-then y ang mengandung data pernyataan. Satu aturan di representasikan dengan : IF <kondisi> THEN <kesimpulan>, dimana setiap kondisi-kondisi dari aturan ke aturan yang lainnya terhubung satu dengan  yang  lain  melalui  penghubung  logika  seperti  penghubung  dan,  atau,  negasi,  serta  penghubung  lainnya membentuk sebuah fungsi logis.
Dari sumber yang dapat dipercaya maka diperoleh beberapa  gejala – gejala saraf terjepit  adalah:
Tabel 3: Gejala Saraf terjepit yang dialami pasien Kode_Gejala Gejala G01 Nyeri  Kaki G02 Pembengkakan G03 Mudah Kesemutan G04 Nyeri Paha G05 Otot Lemah G06 Kelumpuhan G07 Nyeri Leher G08 Leher Kaku G09 Nyeri Pinggang G010 Susah Buang air Kecil G011 Mati Rasa G012 Nyeri punggung Sumber : Konsultasi Dr. Kolman Saragih S.Ps Tabel 3.2 : Kondisi saraf terjepit No. Kondisi Saraf terjepit 1 Saraf terjepit pada Punggung 2 Saraf Terjepit di Kaki 3 Saraf Terjepit di Paha 4 Saraf Terjepit pada leher 5 Saraf terjepit di pinggang

## 3.1 Analisa Rule Based Reasoning
Adapun analisa terhadap sistem pakar yang dibangun merupakan rule yang menerapkan metode Rule Base Reasoning . Teori  Rule  Base  Reasoning  merupakan  suatu  metode  ketidakpastian  berupa  teori  matematis  untuk  membuktikan fungsi  kepercayaan  dan  penalaran  yang  masuk  akal  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  beberapa  informasi berupa bukti kemungkinan dari suatu  kejadian.  Adapun rumus untuk menghitung kemiripan antara kasus baru dan kasus lama adalah sebagai berikut :
Similarity  = 𝑆 1 ∗𝑊 1 + 𝑆 2 ∗𝑊 2+. . . . + 𝑆𝑛∗𝑊𝑛 𝑊 1 + 𝑊 2 +. . . . + 𝑊𝑛

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 2, Juli 2021, pp 51- 62 ISSN 2722-0524 (media online)
keterangan : Similarity = (nilai kemiripan) W = weight (bobot yang diberikan)

## 3.1.1 Penerapan Metode Rule Base Reasoning
Ada  beberapa  gejala  dari  penyakit  syaraf  terjepit.  Berikut  ini  adalah  contoh  perhitungan  secara  manual  dengan menggunakan  metode Rule  Based  Reasoning (RBR)  dan  ada  beberapa  cara  penyelesaian  metode Rule  Based Reasoning adalah sebagai berikut : 1. Tahap retrieve
Pencarian kemiripan antara kasus baru dan lama dilakukan dengan cara mencocokkan gejala yang di inputkan pada halaman  konsultasi  oleh  pengguna  dengan  gejala  yang  ada  pada  basis  pengetahuan  setelah  itu  baru  menghitung kemiripan antara kasus menggunakan rumus rule base reasoning.
Tabel 3.3 Gejala Saraf terjepit yang dialami pasien Kode_Gejala Gejala G01 Nyeri  Kaki G02 Pembengkakan G03 Mudah Kesemutan G04 Nyeri Paha G05 Otot Lemah G06 Kelumpuhan G07 Nyeri Leher G08 Leher Kaku G09 Nyeri Pinggang G010 Susah Buang air Kecil G011 Mati Rasa G012 Nyeri punggung Tabel 3.4 : Kondisi saraf terjepit No. Kondidi Saraf terjepit 1 Saraf terjepit pada Punggung 2 Saraf Terjepit di Kaki 3 Saraf Terjepit di Paha 4 Saraf Terjepit pada leher 5 Saraf terjepit di pinggang
Kemudian sistem  mencari kemiripan antara gejala  yang di  inputkan pengguna dengan gejala  yang berada pada basis pengetahuan. Setelah itu menghitung nilai kemiripannya. Berikut ini penyakit yang memiliki yang sama dengan gejala pengguna :
Tabel 3.5 : Gejala Saraf terjepit yang dialami pasien Kode_Gejala Gejala G01 Nyeri  Kaki G02 Pembengkakan G03 Mudah Kesemutan G04 Nyeri Paha G05 Otot Lemah

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 2, Juli 2021, pp 51- 62 ISSN 2722-0524 (media online)
G06 Kelumpuhan G07 Nyeri Leher G08 Leher Kaku G09 Nyeri Pinggang G010 Susah Buang air Kecil G011 Mati Rasa G012 Nyeri punggung Tabel 3.6 : Gejala Saraf Terjepit Di Punggung Kode-gejala Gejala G1 Nyeri Punggung G2 Punggung kaku G3 Bantalan tulang belakang menonjol G4 Mudah kesemutan Tabel 3.7 Saraf Terjepit Di Punggung Kode_gejala Nama gejala Boot Nilai kemirip an Bob ot x nilai G3 Nyeri punggung 3 1 3 G6 Punggung kaku 3 0 0 G7 Bantalan tulang belakang menonjol 3 0 0 G5 Mudah Kesemutan 5 1 5 JUMLAH 14 8 Similarity = (1 * 3) + (0 * 3) + (0 * 3) + (1 * 5) = 3+5 = 8 = 0,57 3+3+3+5 14    14 Tabel 3.8: Gejala Saraf terjepit yang dialami pasien Kode_Gejala Gejala G01 Nyeri  Kaki G02 Pembengkakan G03 Mudah Kesemutan G04 Nyeri Paha G05 Otot Lemah G06 Kelumpuhan G07 Nyeri Leher G08 Leher Kaku G09 Nyeri Pinggang

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 2, Juli 2021, pp 51- 62 ISSN 2722-0524 (media online)
G010 Susah Buang air Kecil G011 Mati Rasa G012 Nyeri punggung Tabel 3.9 Gejala Saraf Terjepit Di Kaki Kode_gejala Gejala G1 Nyeri kaki G5 Mudah kesemutan G16 Pembengkakan 017 Otot melemah Tabel 3.10 Syaraf Terjepit Di Kaki Kode_gejala Nama gejala Bobot Nilai kemiripan Bobot x nilai G3 Nyeri kaki 3 1 3 G6 Mudah kesemutan 3 1 3 G7 Pembengkakan 3 1 3 G8 Otot menonjol 5 0 0 JUMLAH 9 9 Similarity = (1 * 3) + (1 * 3) + (1 * 3) + (0*3) = 3+3+1= 9= 0,64 3+3+3+5                            14 1 Tabel 3.11 Gejala Saraf terjepit yang dialami pasien Kode_Gejala Gejala G01 Nyeri  Kaki G02 Pembengkakan G03 Mudah Kesemutan G04 Nyeri Paha G05 Otot Lemah G06 Kelumpuhan G07 Nyeri Leher G08 Leher Kaku G09 Nyeri Pinggang G010 Susah Buang air Kecil G011 Mati Rasa G012 Nyeri punggung

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 2, Juli 2021, pp 51- 62 ISSN 2722-0524 (media online)
Tabel 3.12 Gejala saraf terjepit di Paha Kode_gejala Gejala G5 Nyeri Paha G9 Mudah Kesemutan G10 Otot Paha Lemah G11 Kelumpuhan G12 Mati rasa Tabel 3.13 Saraf terjepit di Paha Kode_gejala Nama gejala Bobot Nilai kemiripan Bobot x nilai G5 Mudah kesemutan 3 1 3 G9 Nyeri paha 3 1 3 G10 Matai rasa 3 1 3 G11 Kelumpuhan 3 1 3 G12 Otot paha lemah 5 0 0 JUMLAH 17 12 Similarity = (1 * 3) + (1 * 3) + (1 * 3) + (1 * 3)+(5 * 0) = 3+3+3+3 = 12 = 0,70 3+3+3+3+5  1717
Tabel 3.14 Gejala Saraf terjepit yang dialami pasien Kode_Gejala Gejala G01 Nyeri  Kaki G02 Pembengkakan G03 Mudah Kesemutan G04 Nyeri Paha G05 Otot Lemah G06 Kelumpuhan Kode_Gejala Gejala G07 Nyeri Leher G08 Leher Kaku G09 Nyeri Pinggang G010 Susah Buang air Kecil G011 Mati Rasa G012 Nyeri punggung Tabel 3.15 Gejala Saraf Terjepit Pada Leher Kode_gejala Gejala G7 Mati rasa G9 Leher kaku

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 2, Juli 2021, pp 51- 62 ISSN 2722-0524 (media online)
Mati rasa Tabel 3.16 Saraf terjepit pada leher Kode_gejala Nama gejala Bobot Nilai kemiripan Bobot x nilai G7 Mati rasa 3 1 3 G9 Nyeri leher 3 1 3 G10 Leher otot melemah 5 0 0 JUMLAH 11 6 Similarity =(1 * 3) + (1 * 3) + (0 * 5)= 3+3= 6= 0, 54 3+3+51111
Tabel 3.17 Gejala Saraf terjepit yang dialami pasien Kode_Gejala Gejala G01 Nyeri  Kaki G02 Pembengkakan G03 Mudah Kesemutan G04 Nyeri Paha G05 Otot Lemah G06 Kelumpuhan G07 Nyeri Leher G08 Leher Kaku G09 Nyeri Pinggang G010 Susah Buang air Kecil G011 Mati Rasa G012 Nyeri punggung Tabel 3.18 Gejala saraf serjepit di Pinggang Kode_gejala Gejala G7 Mati rasa G6 Melemah G9 Nyeri pinggang G21 Susah buang air kecil G5 Mudah kesemutan Tabel 3.19 Saraf Terjepit Di Pinggang Kode_gejala Nama gejala Bo bot Nilai kemiripan Bobot x nilai G7 Mati rasa 3 1 3 G6 Melenah 3 0 0

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 2, Juli 2021, pp 51- 62 ISSN 2722-0524 (media online)
G9 Nyeri pinggang 3 1 3 G5 Mudah kesemutan 3 1 3 G21 Susah buang air kecil 3 1 3 JUMLAH 15 12 Similarity =(1 * 3) + (0 * 3) + (1 * 3) + (1 * 3) + (1*3) =3+3+3+3= 12=  0,8 3+3+3+3+3 1515

## 2. Tahap Reuse
Berdasarkan contoh kasus di atas penyakit yang memliki gejala sama dengan gejala yang di inputikan oleh pengguna adalah:
1. Saraf terjepit di punggung, nilai similarity = 0,57
2. Saraf terjepit di kaki, nilai similarity = 0,64
3. Saraf terjepit di paha, nilai similarity = 0,70
4. Saraf terjepit di leher,nilai similarity = 0,54
5. Saraf terjepit di pinggang, nilai similarity = 0,8
Pada tahap reuse solusi yang diberikan adalah solusi yang memiliki nilai kemiripan tertinggi antara kasus lama dengan baru, dalam contoh kasus ini nilai kemiripan yang tinggi terhadap pada penyakit saraf terjepit di paha dengan nilai kemiripan 0,70. Maka pasien terkena penyakit saraf terjepit di paha.
3. Tahap revise
Tahap  revise  adalah  tahap  peninjauan  kembali  solusi  yang  digunakan  untuk  mengelola  data  kasus  baru  untuk dilakukan  validasi  terhadap  kesimpulan  yang  dimiliki.  Kasus  yang  telah  di  validasi  oleh  admin  atau  pakar kemudian disimpan ke dalam basis pengetahuan untuk digunakan pada kasus selanjutnya 4. Tahap retain
Tahap ini menyimpan kasus lama ke dalam basis pengetahuan yang nantinya akan di gunakan  untuk  memecahkan  kasus  baru.  Pengguna  dapat  memasukkan  gejala  dan  penyakit  yang  telah  di konsultasikan dengan menekan retain setelah itu gejala dan penyakit masuk kedalam tabel retain yang kemudian akan di jadikan kasus selanjutnya.
Maka hasil perhitungan tertinggi dari seluruh yang ada adalah saraf terjepit di paha dengan nilai densitas 0,70. Jadi pasien menderita penyakit saraf terjepit pada bagian paha.

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Tampilan Menu Utama
Tahap  akhir  dari  pembuatan  perangkat  lunak  adalah  implementasi.  Implementasi  ini  akan  ditampilkan  dalam bentuk program yang dirancang sebagai berikut:
1. Tampilan Form Login
Tampilan Login Pada pakar yang digunakan oleh pakar untuk melakukan perubahan pada gejala-gejala.
Gambar 4.1 Tampilan Form Login
2. Tampilan Menu Utama
Tampilan Menu utama  merupakan tampilan utama setelah login , di menu utama terdapat plihan konsultasi, tentang dan keluar.
Gambar 4.2 Tampilan Form Menu Utama 3. Tampilan Form Pasien
Tampilan Pasien ini merupakan tampilan yang hanya bisa diakses oleh pakar. Ditampilan inilah dilakukan pengeditan data pasien.
Gambar 4.4 Tampilan Form pasien
4. Tampilan Form Gejala
Tampilan Gejala ini merupakan tampilan yang hanya bisa diakses oleh pakar. Ditampilan inilah dilakukan pengeditan gejala.
Gambar 4.3 Tampilan Form Gejala
5. Tampilan Form Penyakit
Tampilan Penyakit ini merupakan tampilan yang hanya bisa diakses oleh pakar. Ditampilan inilah dilakukan pengeditan penyakit.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Gambar 4.5 Tampilan Form Penyakit
6. Tampilan Form Diagnosa
Tampilan ini diakses oleh user , pada tampilan ini akan ditampilkan diagnosa.
Gambar 4.6 Tampilan Form Diagnosa
4.4 Hasil Pengujian Program
Adapun tampilan hasil pengujian program yang telah dirancang oleh penulis adalah sebagai berikut :
1. Tampilan Form Data Hasil Diagnosa
Tampilan Form Data Hasil Diagnosa adalah tampilan data yang membuat hasil diagnosa gejala dan penyakit saraf terjepit.
Gambar 4.7 Tampilan Form Hasil Diagnosa

## 5. KESIMPULAN
1. Berdasarkan pengembangan yang telah dilakukan selama proses parancangan hingga implementasi system pakar untuk  mendiagnosa  saraf  terjepit  dengan  menggunakan  metode  Rule  Based  Reasoning  (RBR),  maka  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
2. Dalam mengetahui gejala penyakit saraf terjepit dengan system pakar melihat dari gejala–gejala yang ada dapat dilakukan untuk membantu masyarakat untuk mengetahui saraf terjepit.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 2, Juli 2021, pp 51- 62 ISSN 2722-0524 (media online)
3. Dengan  menerapkan  metode  Rule  Based  Reasoning  (RBR)  pada  penyakit  saraf  terjepit  dapat  menghasilkan perhitungan valid yang sama dengan perhitungan manual sehingga proses diagnosa dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.
4. Dengan  merancang  suatu  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  rule  based  reasoning  untuk  memudahkan  proses konsultasi tentang penyakit saraf terjepit.

## REFERENCES
[1] sari iswanti sri hartati, SISTEM PAKAR DAN PENBGEMBANGANNYA. Yogyakarta 55511: graha ilmu, 2008.
[2] dr. claire weekes, meredakan ketegangan saraf anda. semarang: dahara prize, 2001.
[3] siti saadah m. abdurrachman irfandi, ade romadhony, “implementasi sistem pakar diagnosa penyakit gigi dan mulut menggunakan metode hybrid case-based dan rule based reasoning,” prodi s1 Tek. Inform. Fak. Tek. Inform. Univ. telkom, 2015.
[4] naufia oktaviani syamsiah, “penerapan esdlc pada sistem pakar forward chaining dan rule base reasoning untuk dignosa awal penyakit kardiovaskulas dan paru-paru manusia,” Tek. Inform. stmik antar bangsa, vol. 1, no. 2224–2444, 2015.
[5] sari iswanti sri hartati, SISTEM PAKAR DAN PENBGEMBANGANNYA. Yogyakarta 55511: graha ilmu, 2008.
[6] muhammad arhami, konsep dasar sistem pakar. Yogyakarta 55281: ANDI, 2005.
[7] D. vincent suhartono T.Sutojo, s.si, m.kom., edy mulyanto, s.si., m.kom., kecerdasan buatan. semarang: ANDI, 2011.
[8] permanan ginting munthe maiyulis, muhammad syahrizal, “sistem pakar mendiagnosa penyakit leptospirosis menerapkan metode rule base reasoning,” vol. 13, no. issn 2339-210x, p. 34, 2018.
[9] Andi Muh. Lukman, “Aplikasi Diagnosa Penyakit Gigi Dan Pengobatannya Menggunakan MetodeForward Chaining Dan Association Rule Analysis,” Fak. Tek. UPRI makasar, vol. 3, no. issn 2355-3677, p. 72, 2016.
[10] dr. claire weekes, meredakan ketegangan saraf anda. semarang: dahara prize, 2001.
[11] M. shalahuddin Rosa A. S, rekayasa perangkat lunak. bandung: infomatika bandung, 2016.
[12] M. m.Primananda Arif Aditya, s.si, dasar-dasar pemrograman database desktop dengan visual basic.net 2008. jakarta: pt. elex media komputindo, 2013.
[13] Ir. Hartanto Kristanto, konsep dan perancangan database. Yogyakarta 55281: ANDI, 2004.
[14] Wahana Komputer, microsoft office 2010. yogyakarta: Andi, 2010.