## APLIKASI BERBASIS WEB METODE SERVQUAL UNTUK MENGUKUR KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP LAYANAN LABORATORIUM KOMPUTER
Fenty Ariani #1 , Elvira Trisnasari *2 , Yuthsi Aprilinda *3 , Freddy Nur Affandi #4
Fakultas Ilmu Komputer
1 Program Studi Sistem  Informasi
3 Program Studi Informatika
Universitas Bandar Lampung Jl. ZA Pagar Alam No 26 Labuhan Ratu
1 fenty.ariani@ubl.ac.id
2 elvira.13411022@student.ubl.ac.id
3 yuthsi.aprilinda@ubl.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian yang telah dibuat ini mengacu pada pentingnya mengukur kepuasan mahasiswa terhadap suatu layanan  yang  diberikan  oleh  suatu  Universitas.Universitas  Bandar  Lampung  merupakan  salah  satu  perguruan tinggi  swasta  terbesar  di  Provinsi  Lampung.Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  sejauh  mana tingkat  kepuasan  mahasiswa  jenjang  Strata  1  Universitas  Bandar  Lampung  terhadap  Layanan  Laboratorium Komputer.  Peningkatan  kualitas  terhadap  layanan  mahasiswa  sangat  penting  dan  berpengaruh  besar  pada Universitas,  dengan  adanya  permasalahan  tersebut  Layanan  Akademik  Universitas  Bandar  Lampung  berupaya untuk  memperbaiki  tingkat  kualitas  pelayanannya  dan  berupaya  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  dan kenyamanan  khususnya  di  Laboratorium  Komputer  demi  mencapai  kepuasan  mahasiswa.  Pengukuran  kualitas layanan  menggunakan  metode Servqual .  Metode  ini  mengukur  kualitas  layanan  dari  atribut  masing-masing dimensi,  diantaranya Tangible,  Reliability,  Responsiveness,  Assurance  dan  Empathy sehingga  akan  diperoleh nilai  gap yang  merupakan  selisih  antara  persepsi  mahasiswa  terhadap  layanan  yang  diterima  dengan  harapan mahasiswa terhadap layanan yang akan diterima.
Kata Kunci : Servqual, Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance dan Empathy, gap.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan  dan fasilitas  yang  telah  di  sediakan  oleh  suatu perguruan  tinggi    merupakan  salah  satu  hal  yang harus  di  penuhi.  Setiap  perguran  tinggi  memiliki fasilitas  untuk  mendukung  kegiatan  akademik  dan no  akademik,  dan  mahasiswa  sebagai  salah  satu pengguna  dari  sebagian  besar  dari  layanan  dan fasilitas  yang  telah  di  sediakan.  Oleh  karena  itu, pentingnya meningkatkan kualitas terhadap layanan dan    fasilitas  yang  telah  di  sediakan  untuk memberikan  kenyamanan  serta  kepuasan  dan menarik  minat  calon  mahasiswa  baru  yang  ingin masuk  ke  perguruan  tinggi  tersebut.  Hal  itu merupakan  salah  satu  strategi  dalam  bersaing perguruan  tinggi  yang  sudah  ada.  Adapun  tujuan penelitian  ini,  yaitu  untuk  mengukur  kepuasan mahasiswa  terhadap  layanan  dan  fasilitas  pada Laboratorium  Komputer  di  Universitas  Bandar Lampung.  Laboratorium  Komputer  yang  ada  di Universitas  Bandar  Lampung  harus  mengetahui apakah  layanan  dan    fasilitas  Lab  Komputer  yang telah  di  sediakan  mampu  mencapai  tujuan utamanya  yaitu  dengan  memberikan  kenyamanan
dan  kepuasan  terhadap  penggunanya  khususnya mahasiswa Universitas Bandar Lampung.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Aplikasi
Aplikasi  adalah  suatu  program  berbentuk perangkat  lunak  yang  berjalan  pada  suatu  sistem tertentu  yang  berguna  untuk  membantu  berbagai kegiatan  yang  dilakukan  oleh  manusia.  Menurut Harip  Santoso Aplikasi  merupakan  sebuah kelompok file ( class, form, report ) yang ditunjukan sebagai  pengeksekusi  aktivitas  tertentu  yang  saling berkaitan. Sedangkan menurut Hengky W. Pramana aplikasi adalah satu unit perangkat lunak yang sengaja dibuat untuk memenuhi akan berbagai aktivitas  ataupun  perkerjaan  yang  dilakukan  oleh manusia.
2.2 Service Quality (ServQual)
ServQual  adalah  suatu  kuesioner  yang digunakan  untuk  mengukur  kualitas  jasa.  Cara  ini mulai  dikembangkan  pada  tahun  1980-an  oleh Zeithaml,  Parasuraman  &  Berry,  dan  telah digunakan  dalam  mengukur  berbagai  kualitas  jasa.

## METODE BACKWARD CHAINING UNTUK DIAGNOSA PENYEBAB STROKE PADA PASIEN PENDERITA
Rosmala Dwi
Program Studi Teknik Informatika Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Mitra Lampung Jln. Z.A. Pagar Alam No.7 Labuhan Ratu Bandar Lampung 35142 Telp. (0721) 701418 Web. www.umitra.ac.id rosmaladarma@umitra.ac.id

## ABSTRAK
Backward chaining merupakan metode yang digunakan di inference engiene untuk mendiagnosa 9 penyakit yang  berpotensi  menjadi  penyebab stroke dengan  melengkapi rule-rule yang  akan  digunakan  didalam pembuatan  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  ini  akan  ditelusuri  dengan  tehnik breadth-first  search dimana node pada  gejala  penyakit  yang  ditunjukan  oleh  penderita  akan  dihubungkan  dengan ars (busur)  dengan menelusuri  seluruh node yang  ada  sehingga  didapatkan  kesimpulan  yang  diinginkan.  Data  yang  digunakan untuk  membangun  basis  pengetahuan  adalah  data  yang  dikumpulkan  dengan  melakuan  observasi  langsung diklinik  rehabilitasi  pemulihan  para  penderita stroke ,  melakukan  wawancara  dengan  beberapa  orang  dokter penyakit  dalam  dan  penyakit  saraf.  Selain  itu  juga  penulis  menyiapkan  angket    yang  diberikan  kepada  para penderita stroke untuk  dapat  mereka  isi.  Dengan  penggunaan  metode  ini  diharapkan  dapat  membatu  dalam melakukan analisa untuk mendiagnosa yang berupa informasi penyakit penyebab penyakit stroke sehingga dapat segera dilakukan pencegahan dan pengobatannya.
Kata kunci :  Backward Chaining , breadth-first search , Stroke, Penyakit Penyebab Stroke

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Backward  chaining merupakan  salah  satu metode yang digunakan di inference engiene untuk menggunakan  informasi  yang  diberikan  untuk menemukan objek yang sesuai.
Stroke merupakan  salah  satu  penyakit  yang cukup  berbahaya  di  Indonesia.  Penyakit  yang diawali dengan tanda seperti mati rasa yang berada di  wajah,  kaki,  lengan,  ataupun  di  sisi  salah  satu tubuh,  disertai  dengan  adanya  kebingungan  dan sulit untuk bicara. Berbicara tentang penyakit yang melumpuhkan bahkan mematikan penderitaanya ini sering  diketahui  ketika  telah  parah.  Bila  didalam riwayat keluarga ditemui ada yang menderita stroke maka akan lebih baik untuk lebih diwaspadai. Tapi bukan berarti kita akan menderita stroke juga hanya berpeluang  lebih  besar  untuk  menderita stroke . Usia, ras, etnik, atau jenis kelamin merupaka faktor pemicu yang tida dapat di rubah. Namun ada faktor pemicu  yang  bisa  di  rubah  yaitu  dengan  adanya penyakit  lain  seperti    jantung,  hipertensi,  ginjal, diabetes, obesitas.
Dengan  mengetahui  penyakit  yang  menjadi pemicu timbulnya stroke akan membantu menguranngi  resiko  terburuk  dari stroke ini. Pemanfaatan  metode backward  chaining dalam mendiagnosa  penyakit  penyebab stroke pada pasien diharapkan dapat membantu dalam mendiagnosa  penyakit  yang  menjadi  penyebab utama pasien menderita stroke . Sehingga penanggulangan  dapat  dilakukan  dari  awal  untuk mengurangi  resiko  terburuk  dari stroke yang diderita.
1.2.  Permasalahan Penelitian
1.2.1.  Identifikasi Masalah
Dari  latar  belakang  permasalahan  diatas penulis  menemukan  ada  beberapa  permasalahan, yaitu :
a. Kurangnya pengetahuan dan kemampuan masyarakat dalam mengetahui penyakit penyebab stroke sehingga sering terjadi keterlambatan penanganan terhadap stroke ini.
b. Dalam melakukan diagnosa terhadap gejala dini yang  dapat  menimpa  seseorang  masyarakat sangat bergantung dengan tenaga medis sehingga  sering  terjadi  keterlambatan  dalam memberikan pertolongan terhadap pasien penderita stroke .

## 1.3.  Rumusan dan Batasan Masalah

## 1.3.1.  Rumusan Masalah
Beradasarkan uraian permasalahan diatas maka permasalahan  yang  penulis  rumuskan  adalah “Bagaimana  memanfaatkan  metode Backward Chaining untuk  membantu  dalam  mmendiagnosa penyakit penyebab stroke yang diderita oleh pasien penderitanya?”

## 1.3.2.  Batasan Masalah
Luasnya  permasalahan    di  ruang  lingkup penyakit stroke ,  maka  pada  penelitian  ini  penulis membatasi hanya diseputar gejala yang dinampakkan  oleh  penderita  untuk  memastikan penyakit  yang  menyebabkan stroke pada  pasien penderita.  Sedangkan  tehnik  penelurusuran  yang digunakan adalah tehnik breadth-first search .

## 1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  ini adalah :
a. Berdasarkan  gejala  yang  dimiliki  dari  pasien penderita stroke akan  dilakukan  penalaran kebelakang  untuk  mendiagnosa  penyakit  yang menjadi penyebab stroke pada pasien. b. Memanfaatkan  metode backward  chaining dalam  menganalisa  gejala  yang  ditujukan  oleh pasien  untuk  mendiagnosa  penyakit  penyebab terjadinya stroke .

## 2.  TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Dalam  melakukan  penelitian  diambil  dari beberapa  referensi  pada  penelitian  sebelumnya, yaitu :
a. Pemanfaatan Certainty Factor Dalam
Menentukan  Jenis  Penyakit  Penyebab Stroke (Rosmala, 2017)
b. An Expert System of Measurement of Individual Knowledge for Teeth Treatment (Debora, 2015)
c. An  Assessment  of  The  Efficiency  of  and  Child
Preference for Forward and Backward Chaining (Nurhakim, 2017)
d. Component  Evaluation  of  a  Computer  Based Format  for  Teaching  Discrete  Trial  and Backward Chaining .(Imron , 2016)

## 2.2.  Landasan Teori
2.2.1. Stroke
Stroke atau dengan istilah  gangguan peredaran darah  otak  (GPDO) adalah sindrom yang disebabkan oleh  gangguan aliran darah  di sebagian otak  sehingga    menimbulkan  gangguan  fungsional otak yang berupa defisit neurologik atau kelumpuhan pada syaraf (Rosmala, 2017)
Ada  dua  jenis  faktor  resiko stroke ,  (Rosmala, 2017) yaitu :
a.      Faktor  risiko  yang  tidak  dapat  diubah,  yaitu umur, jenis kelamin, riwayat keluarga, ras.
b.      Faktor  risiko  yang  dapat  diubah,  yaitu  hiper tensi,  merokok,  diabetes  mellitus,  penyakit kardiovaskular,  kolesterol  tinggi,  peningkatan hematokrit meningkatkan risiko infark serebral, kontrasepsi  oral,  obesitas,konsumsi  alkohol, penyalah gunaan obat (khususnya kokain)
2.2.2. Penyebab Penyakit Stroke Beberapa  penyebab  penyakit stroke memang harus  diperhatikan  agar  bisa  lebih  waspadai  untuk dapat  menjaga  tubuh  agar  terhindar  dari  beberapa penyakit  yang  memang  berpeluang  menyebabkan stroke . Beberapa penyakit tersebut adalah (Rosmala, 2017) :
a.   Hipertensi
Hipertensi adalah gangguan di pembuluh darah yang  mengakibatkan  terhambatnya    suplai  oksigen
dan  nutrisi  sampai  ke  jaringan  tubuh  yang membutuhkan.  Kriteria  objektif  hipertensi  adalah sakit kepala, pusing, sering migran, pendarahan dari hidung, wajah kemerahan, mudah lelah, penglihatan kabur (Rosmala, 2017)
b. Penyakit Jantung
Seseorang  yang  menderita  penyakit  jantung dapat  dikenali  lewat  gejala-gejala  yang  ada  pada pasien  tersebut,    yaitu  sering  kelelahan,  mual berlebihan,  sering  berkeringat,  merasa  cemas, tegang,  nyeri  pada  bagian  tubuh,  denyut  jantung tidak  teratur,  pembengkakan  pada  kaki  dan  perut (Rosmala, 2017).
c. Diabetes millitus
Diabetes millitus adalah sindrom yang diakibatkan  kekurangan  atau  hilangnya  hormon insulin.  Seseorang  yang  menderita diabetes  militus dapat  dikenali  lewat  gejala-gejala  yang  ada  pada pasien  tersebut,  yaitu  cepat  haus,  sering  kencing, penurunan  berat  badan  yang  drastic  (Rosmala, 2017)
d. Hiperklosterolemia/displemia
Hiperkolesterolemia / displemia merupakan peninggian      kadar      kolesterol  dalam  darah. Seseorang  yang  menderita Hiperklosterolemia/ displemia dapat  dikenali  lewat  gejala-gejala  yang ada  pada  pasien  tersebut,  yaitu  berat  badan berlebihan,  sakit  kepala,  mengalami aterosklosis secara spontan, kurang aktivitas.

## e. Kolestrol Darah
Kolesterol    adalah    lemak    berwarna kekuningan    dan    berupa    seperti    lilin  yang diproduksi  oleh  tubuh  manusia  terutama  di  dalam hati.  Seseorang  yang  menderita Hiperklostero lemia/displemia dapat  dikenali  lewat  gejala  yang mudah lelah, mudah mengantuk, kaki bengkak, rasa sakit atau pegal ditengkuk kepala bagian belakang, pegal sampai pundak (Rosmala, 2017) .
f. Obesitas
Obesitas atau kegemukan mempunyai pengertian  yang  berbeda-beda  bagi  setiap  orang. Terkadang  kita  sering  dibuat  bingung  dengan pengertian  obesitas  dan overweight ,  padahal  kedua istilah  tersebut  mempunyai  pengertian  yang berbeda.  Obesitas  adalah  suatu  kondisi  kelebihan berat  tubuh  akibat  tertimbunnya  lemak,  untuk  pria dan wanita masing- masing melebihi 20% dan 25% dari  berat  tubuh  dan  dapat  membahayakan kesehatan.  Sementara overweight (kelebihan  berat badan,  kegemukan)  adalah  keadaan  dimana  BB seseorang  melebihi  BB  normal.    Seseorang  yang menderita  obesitas  dapat  dikenali  lewat  gejala- gejala  yang  ada  pada  pasien  tersebut,  yaitu  berat
badan  meningkat  tidak  jelas,  selulit,  sakit  lutut, varices, sulit bernafas (Rosmala, 2017) .

## g.  Asam Urat
Asam urat adalah asam yang berbentuk kristal- kristal yang merupakan hasil akhir dari metabolisme  purin  (bentuk  turunan  nukleoprotein), yaitu  salah  satu  komponen  asam  nukleat  yang terdapat  pada  inti  sel-sel  tubuh.  Secara  alamiah, purin  terdapat  dalam  tubuh  kita  dan  dijumpai  pada semua makanan dari sel hidup, yakni makanan dari tanaman  (sayur,  buah,  kacang-kacangan)  atau  pun hewan  (daging,  jeroan,  ikan  sarden).  Seseorang yang  menderita  asam  urat  dapat  dikenali  lewat gejala  yaitu  sendi  terasa  nyeri,  sendi  terasa meradang,  sendi  terasa  membengkak,  sendi  terasa panas,  sendi  kaku,  kaki  keseleo,  benjolan  disekitar sendi yang meradang (Rosmala, 2017) .

## h.  Ginjal
Seseorang  yang  menderita  gagal  ginjal  kronis merupakan  gangguan  fungsi  renal  yang  progresif dan  irreversibel  dimana  kemampuan  tubuh  gagal untuk mempertahankan metabolisme dan keseimbangan cairan dan elektrolit yang menyebabkan  uremia.  Penyakit  gagal  ginjal  kronik dapat dikenali lewat gejala,  yaitu tidak  keluar urin, nafsu  makan  menurun,  mual,  pucat,  kencing sedikit,  kram,  sering  merasa  anemia  (Rosmala, 2017) .
i. Usia
Umur  merupakan  faktor  resiko stroke ,  dimana semakin  bertambahnya  usia  seseorang  maka  resiko untuk terserang stroke semakin tinggi

## 2.2.3. Teori Metode Inferensi
Metode  inferensi  adalah  sebuah  mekanisme berfikir dengan pola penalaran yang digunakan oleh sistem  untuk  mencapai  suatu  kesimpulan.  Metode ini  akan  menganalisa  masalah  tertentu  dan selanjutnya  mencari  kesimpulan  yang  terbaik. Penalaran  dimulai  dengan  mencocokkan  kaidah- kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta yang ada (Debora, 2015) .
Gambar 1. Proses didalam mesin Inferensi (Debora, 2015)
Ada dua metode inferensi dengan rule didalam sistem pakar yaitu (Imron, 2016) : 1) Forward chaining
Forward chaining adalah aturan-aturan yang  diuji  satu  demi  satu  dalam  urutan
tertentu  ( data  driven ).  Jika  klausa  premis sesuai  dengan  situasi  (bernilai  TRUE), maka  proses  akan  meng-assert  solusi.  Bila inference engine tidak dapat dapat menentukan  objek  maka  akan  meminta informasi  lain.  Aturan  ( rule )  dimana menentukan objek, membentuk path (lintasan)  yang  mengarah  ke  objek.  Oleh karen  itu,  hanya  satu  cara  untuk  mencapai satu  objek  adalah  memenuhi  semua  aturan (Imron, 2016) .
2) Backward chaining Backward Chaining merupak penalaran yang  dimulai  dari  kesimpulan  dan  akan dibuktikan  kebenarannya  ( goal  driven ) (Imron, 2016) .

## 2.2.4. Metode Backward Chaining
Metode  ini  akan  melakukan  pendekatan goal- driven ,  yang  diawal  dengan  apa  yang  terjadi  dan dilanjutkan  dengan  mencari  bukti-bukti  yang mendukung  hipotesa  yang  kita  punya  (Nurhakim, 2017) .
Gambar 3. Diagram Backward chaining (Nurhakim, 2017)
2.2.5. Tehnik Breadh-first search Merupakan  tehnik  penelusuran  data  yang dilakukan  pada  semua node dalam  satu  level  yang sama  sebelum  dilanjutkan  pada  level  dibawahnya. Keuntungan  menggunakan  teknik  adalah  semua node yang  dicek  akan  dilakukan  secara menyeluruh pada setiap tingkatan node.
Kekurangan  dari  tehnik  ini  adalah  dari  segi  waktu yang cukup lama untuk mendapatkan solusi apabila solusi  yang  dibutuhkan  berada  di  posisi node terakhir (Nurhakim, 2017) .
Gambar 4. Tehnik breadth -first search (Sarah, 2017)

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk mendapatkan data dalam penelitian ini ada beberapa tehnik yang penulis lakukan, yaitu :
a. Wawancara Dengan melakukan tanya  jawab dengan beberapa dokter penyakit dalam dan penyakit saraf untuk menganalisa penyakit stroke dan 9 penyakit dalam yang menjadi penyebab stroke . b. Angket Tehnik ini dengan mengajukan pertanyaan yang  di  buat  kedalam  angket  yang  dapat digunakan  oleh  para  penderita  penyakit stroke dalam  menjawab  pertanyaan  penulis  untuk mendapatkan data penelitian.
c. Observasi Dengan melakukan pengamatan langsung di klinik rehabilitasi pemulihan para penderita penyakit stroke .

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1. Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  yang  terbangun  kumpulan fakta-fakta  dan  aturan  yang  dipakai  oleh  beberapa pakar  yang  dipresentasikan  dalam  bentuk IF- THEN .  Selain  itu  juga,  bentuk  ini  akan  digunakan apabila  diperlukan  penjelasan    tentang  tahap-tahap pencapaian solusi.

## 4.1.1. Tabel Pakar
Tabel  pakar  berisikan  basis  pengetahuan penting dari suatu sistem pakar. Besar kecilnya kemampuan system pakar akan ditentukan oleh kapasitas dari basis pengetahuan yang dimiliki oleh sistem pakar. Sedangkan mesin pengambilan  keputusan  adalah  aplikasi  yang memandu  pengguna  sistem  pakar  dalam memanipulasi  data  dan  memilih  pengetahuan yang sesuai untuk mendapatkan pengetahuan

## Tabel 1. Kode Penyakit
Kode Penyakit Kode Gejala P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 G01 X X X G02
X G03 X
G04
X
G05
X
G06
X X
X
G07 X
G08
X G09 X G10 X G11 X G12 X G13 X G14 X G15 X G16 X G17 X G18 X X G19
X
G20 X G21 X G22 X G23 X G24 X G25
X
G26
X
G27
X
G28
X G29 X G30 X
G31
X
G32
X
G33
X G34 X G35 X G36 X G37 X G38 X G39 X G40
X G41 X

## Keterangan dari penyakit
Kode Penyakit Nama Penyakit P1 = Hipertensi P2 = Jantung P3 = Diabetes Militus P4 = Hiperklosterolemia P5 = Kolestrool Darah P6 = Obesitas P7 = Asam Urat P8 = Ginjal P9 = Usia Keterangan dari gejala G01 = Sakit kepala G02 = Pusing G03 = Migran G04 = Pendarahan dari hidung G05 = Wajah kemerahan G06 = Mudah Lelah G07 = Penglihatan kabur G08 = Mual berlebihan G09 = Berkeringat G10 = Cemas G11 = Tegang G12 = Nyeri pada bagian tubuh G13 = Denyut jantung tidak teratur G14 = Pembengkakan pada kaki dan perut G15 = Cepat haus G16 = Sering kencing G17 = Penurunan berat badan G18 = Berat badan berlebihan G19 = Mengalami aterosklerosis seacara spontan G20 = Kurang aktivitas G21 = Mudah mengantuk G22 = Kaki bengkak G23 = Rasa sakit atau pegal pada tengkuk kepala G24 = Pegal sampai ke pundak G25 = Selulit G26 = Sakit pada lutut G27 = Varices G28 = Sulit bernafas G29 = Sendi Terasa nyeri G30 = Sendi meradang G31 = Sendi bengkak G32 = Sendi panas G33 = Sendi kaku G34 = Kaki keseleo G35 = Benjolan disekitar sendi yang meradang G36 = Tidak keluar urin G37 = Nafsu makan menurun G38 = Mual, pucat, kencing sedikit, kram, merasa anemia G39 = Proporsi lemak bertambah G40 = Sakit pada lambung G41 = Sakit pada usus
4.1.2. Rule-rule pada Pakar Rule 1 Jika sakit  kepala,  pusing,  sering  migrant, pendarahan  dihidung,  wajah  kemerahan,  mudah lelah  dan  penglihatan  kabur Maka terindikasi menderita penyakit hipertensi.

## Rule 2
Jika sering  kelelahan,  mual  berlebihan,  sering berkeringat,  merasa  cemas,  tegang,  nyeri  pada bagian  tubuh,  sakit  kepala,  denyut  jantung  tidak
teratur dan pembekakan pada kaki dan perut Maka terindikasi menderita penyakit jantung.

## Rule 3
Jika cepat  haus,  sering  kencing  dan  penurunan berat  badan Maka terindikasi  menderita  penyakit diabetes militus.

## Rule 4
Jika berat  badan  berlebihan,  sakit  kepala, mengalami  aterosklerosis  secara  spontan  dan
kurang  aktivitas Maka terindikasi  menderita penyakit.

## Rule 5
Jika mudah  mengantung,  kaki  bengkak,  rasa sakit/pegal  ditengkuk  kepala  bagian  belakang  dan pegal  sampai  ke  pundak Maka terindikasi menderita penyakit kolesterol darah.

## Rule 6
Jika berat  badan  meningkat  tidak  jelas,  selulit, sakit  lutut,  varices  dan  sulit  bernafas Maka terindikasi menderita penyakit obesitas.

## Rule 7
Jika sendi  terasa  nyeri,  sendi  terasa  meradang, sendi terasa membengkak, sendi terasa panas, sendi kaku,  kaki  keseleo  dan  benjolan  disekitar  sendi Maka terindikasi menderita penyakit asam urat.

## Rule 8
Jika tidak  keluar  urin,  nafsu  makan  menurun, mual,  pucat,  kencing  sedikit,  keram  dan  sering merasa  anemia Maka terindikasi  menderita penyakit ginjal.
Rule 9
Jika proposi lemak bertambah, sakit pada lambung dan  sakit  pada  usus Maka terinikasi  karna  faktor usia.

## 4.1.3. Pohon Keputusan
Pohon  merupakan  penggambaran  dari struktur  secara  hirarki.  Dimana node-node yang  menunjukan  objek  pada  gejala  yang ditujukkan  pasien  dan ars (busur)  yang menunjukkan  hubungan  antar  gejala  satu dengan  gejala  lain  untuk  menyimbulkan  dari penyakit  yang  diderita  pasien  sehingga  dapat mengakibatkan stroke . Penelusuran pada kasus ini  akan  digunakan  tehnik breadh-first  search yang  akan  dimulai  dari  node  awal  dari  diagram yang  dilambangkan  dengan  G01,  dari node tersebut  bercabang  ke node selajutnya  dengan kaida  ya  atau  tidak.  Bila  salah  satu  kaidah  tidak terpenuhi  maka  penelusuran  akan  dilanjutkan  pada node  node  selanjutnya  secara  berurut  sampai nsebuah node yang dapat memenuhi seluruh kaidah yang  telah  ditetapkan  terpenuhi. Node gejala penyakit akan disimbilkan dengan G dan node yang dimulai  dengan  01.  Untuk  penyakit  disimbulkan dengan P yang dimulai dengan 1 .
G01 G03 G06 G04 G05 G02 G07 P1 G01 G08 G11 G09 G10 G06 G12 P2 G13 G14 G15 G17 G16 P3 G01 G19 G18 P4 G20 G06 G22 G21 P5 G23 G24 G18 G26 G25 P6 G27 G28 G29 G31 G34 G32 G33 G30 G35 P7 G36 G38 G37 P8 G39 G41 G40 P9
Gambar 5. Pohon keputusan penyakit penyebab stroke dan gejalanya

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan terhadap  gejala  yang  ditunjukkan  9  penyakit  yang berpotensi menyebabkan stroke
dengan
menggunakan  metode backward  chaining dan metode breadth-first  search ini  dapat  di  ambil beberapa kesimpulan :
a. Waktu  yang  digunakan  dengan  penelusuran breadth-first  search cukup  lama  jika  data  yang akan ditelusuri mlah node yang besar dikarenakan tehnik ini akan melakukan penelusuran  secara sequential sampai  kaidah yang  ada  memenuhi  persyaratan  untuk  dapat dipergunakan solusi yang dimaksud.
b. Data  yang  digunakan  untuk  menganalisa penyakit penyebab stroke ini dibangun berdasarkan  pengetahuan  yang  didapat  dari pakar  di  dibang  penyakit  dalam  dengan menggunakan  metode  runut  mundur  ( backward chaining )  yaitu  sebuah  metode  sebuah  metode yang  menganalisa  berdasarkan  hipotesa  yang ada  untuk  kemudian  mengunpulkan  fakta-fakta yang dapat mendukung hipotesa tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rosmala  Dwi.  2017.  Pemanfaatan Certainty Factor Dalam  Menentukan  Jenis  Penyakit Penyebab Stroke .  Jurnal Explore .  Vol.  8.  No. 2. ISSN : 2087-2062
[2] Debora  Valentina  Silitonga,        Widodo  Budi harto. 2015. An Expert System of Measurement  of  Individual  Knowledge  for Teeth  Treatment.  International  Journal  of Software  Engineering  and  Its  Applications. Vol.  9.    No.  4.  Pages  11-18.    ISSN:  1738- 9984
[3] Imron. 2016. Sistem Pakar Analisa Kerusakan Pada  Sepeda  Motor  Transmisi  Automatic dengan  Metode  Backward  Chaining  .  Jurnal Teknik  Informatika  STMIK  Antar  Bangsa. Vol. II.  No.2
[4] Nurhakim,  Frisma  Handayana,  Rinawati. 2017.    Sistem  Pakar  Diagnosa  Autisme  pada Anak Berbasis Android. Jurnal Sains Komputer  &  Informatika  (J-SAKTI).  Vol  1. No. 2. ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200
[5] Sarah  K.  Slocum,  Jeffrey  H.  Tiger.  2011.  An Assessment  of  The  Efficiency  of  and  Child Preference  for  Forward  and  Backward Chaining. Applied Behavior Analysis. Vol 44.
Issue 4. Pages 793-805. DOI: 10.1901/jaba.2011.44-793