## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 696 − 703 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1439

## Penerapan Teknik Forward Chaining dan Certainty Factor Untuk Mendeteksi Penyakit Gastroesophageal Reflux Disease (GERD)
Putri Dewantika, Adi Prijuna Lubis * , Pristiyanilicia Putri
Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1 putridewantika360@gmail.com, 2,* pri7n4@gmail.com, 3 pristiyanilicia@gmail.com Email Penulis Korespondensi: pri7n4@gmail.com Submitted: 21/03/2022 ; Accepted: 27/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− Pada  zaman  sekarang  ini  gaya  hidup  masyarakat  yang  selalu  ingin  praktis  dan  selalu  menunda  waktu  makan mengakibatkan tubuh rentan terserang oleh penyakit, kebiasaan tidak sehat ini yang membuat lambung memproduksi asam yang berlebih sehingga memicu timbulnya penyakit Gastroesophageal Reflux Diseasa (GERD). Penyakit Gerd ini sering dianggap ringan oleh masyarakat, namun jika dibiarkan maka penyakit ini menjadi sangat berbahaya karena dapat mengiritasi lapisan esofagus dan membuatnya menjadi meradang. Seiring waktu, peradangan dapat merusak lapisan esofagus yang menyebabkan komplikasi seperti pendarahan,  penyempitan  esofagus,  dan  dapat  menyerang  organ-organ  tubuh  lainnya.  Pendeteksian  secara  dini  mengetahui penyakit  GERD  pada  lambung  perlu  dilakukan  untuk  mencegah  penyakit  tersebut.  Namun  karena  kurangnya  pengetahuan masyarakat tentang gejala penyakit ini dan seringnya terjadi kekeliruan dalam mendiagnosis penyakit GERD, oleh sebab itu perlu dibangun sebuah sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit  GERD berbasis web. Penelitian dilakukan  Puskesmas Bandar Pasir Mandoge karena penyakit GERD ini merupakan jenis penyakit yang sering kali dialami oleh masyarakat, dan jenis penyakit ini merupakan  penyakit  yang  memiliki  jumlah  pasien  paling  banyak  di  Puskesmas  Bandar  Pasir  Mandoge  dengan  jumlah  pasien sebanyak  534  pada  tahun  2021.  Tujuan  dari  penelitian  ini  bukan  untuk  menggantikan  peranan  manusia,  tetapi  untuk mensubsitusikan  pengetahuan  manusia  kedalam  bentuk  sistem,  sehingga  dapat  digunakan  oleh  orang  banyak  (pakar  maupun masyarakat  umum)  dalam  menangani  penyakit  GERD.  Pada  penyusunan  sistem  pakar  dilakukan  kombinasi  kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Ada beberapa metode yang dapat digunakan, salah satu diantaranya Forward Chaining yaitu suatu penalaran yang dimulai dari fakta untuk mendapatkan kesimpulan dari fakta tersebut dan metode certainty factor untuk mendapatkan akurasi terhadap nilai pencarian data. Hasil dari penelitian sistem pakar berbasis web menggunakan metode forward chaining ini mampu berperan sebagai seorang pakar untuk mendeteksi jenis-jenis penyakit GERD dan saran untuk pencegahannya.
Kata Kunci: Forward Chaining; Penyakit; Gastroesophageal Reflux Disease (GERD); Certainty Factor
Abstract −In this day and age, the lifestyle of people who always want to be practical and always delay eating time causes the body susceptible to disease, this unhealthy habit that makes the stomach produce excess acid that triggers the onset of Gastroesophageal Reflux Disease (GERD). Gerd disease is often considered mild by the public, but if left unchecked then the disease becomes very dangerous because it can irritate the lining of the esophagus and make it become inflamed. Over time, inflammation can damage the lining of the esophagus causing complications such as bleeding, narrowing of the esophagus, and can attack other organs of the body. Early detection of GERD in the stomach needs to be done to prevent the disease.  But because of the lack of public knowledge about the symptoms of this disease and the frequent errors in diagnosing GERD, therefore it is necessary to build an expert system to diagnose GERD-based web. Research conducted by Bandar Pasir Mandoge Health Center because GERD disease is a type of disease that is often experienced by the community, and this type of disease is a disease that has the most number of patients in Bandar Pasir Mandoge Health Center with the number of patients as many as 534 in 2021. The purpose of this study is not to replace the role of humans, but to sub substitution human knowledge into the form of a system, so that it can be used by many people  (experts  and  the  general  public)  in  dealing  with  GERD  disease.  In  the  preparation  of  expert  systems,  a  combination  of inference rules with a certain knowledge base is provided by one or more experts in a particular field. Several methods can be used, one of which is Forward Chaining which is a reasoning that starts from the facts to get the conclusion of the fact. The results of web-based expert system research using this forward chaining method can act as an expert to detect types of GERD disease and advice for prevention.
Keywords : Forward Chaining; Disease; Gastroesophageal Reflux Disease (GERD); Certainty Factor; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan hal yang penting bagi semua manusia, karena tanpa kesehatan yang baik maka setiap manusia akan  sulit  dalam  melaksanakan  aktivitasnya  sehari-hari.  Kesehatan  merupakan  suatu  kondisi  tubuh  maupun  jiwa dalam  kondisi  yang  produktif  baik  dari  segi  mental,  fisik,  sosial  maupun  ekonomi.  Jika  kita  tidak  dapat  menjaga kesehatan  tubuh  kita  dengan  baik  maka  tubuh  kita  akan  dengan  mudah  terserang  oleh  berbagai penyakit.  Namun sangat disayangkan pada zaman sekarang gaya hidup masyarakat yang selalu ingin praktis dan mengarah tidak sehat mengakibatkan tubuh rentan terhadap penyakit. Penyakit tercipta dari kebiasaan kecil seperti menunda waktu makan, gaya  hidup  masyarakat  indonesia  yang  suka  makan makanan  yang pedas  dan  berlemak  serta  tidak  teraturnya  pola makan.  Akibat  dari  kebiasaan-kebiasaan  tersebut  membuat  lambung  memproduksi  asam  yang  berlebih  sehingga memicu munculnya penyakit asam lambung atau Gastroesophageal Reflux Disease (GERD) [1] . Penyakit  GERD meruapakan  suatu  keadaan  patologis  sebagai  akibat  refluks  kandungan  lambung  ke  dalam esofagus dengan berbagai gejala yang timbul akibat keterlibatan esofagus , laring, dan saluran nafas[2]. Kondisi ini juga bisa disebabkan karena asupan dan kebiasaan makan seseorang. Selain itu GERD terjadi ketika asam lambung atau  terkadang  isi  lambung  naik  kembali  ke esofagus ( refluks )  sehingga  seseorang  akan  mengalami  mual  bahkan muntah. Akibat naiknya asam lambung maka akan mengiritasi dan membakar esofagus atau kerongkongan sehingga

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 696 − 703 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1439
menimbulkan  rasa  panas  pada  dada  ( heartburn )  sampai bagian  dalam  leher  bahkan  tenggorokan.  Makan  makanan pedas, gorengan, dan makan makanan berat di malam hari dan segera berbaring atau membungkuk setelah makan dapat memicu penyakit GERD dan penyakit ini juga umum terjadi pada wanita hamil karena terjadinya peningkatan ukuran rahim dan berat badan sehingga memberikan tekanan pada perut.
Penyakit  GERD  sering  dianggap  ringan  oleh  masyarakat,  namun  jika  dibiarkan  maka  penyakit  ini  menjadi berbahaya karena dapat mengiritasi lapisan esofagus dan membuatnya menjadi meradang. Pendeteksian secara dini mengenai penyakit GERD pada lambung perlu dilakukan untuk mencegah penyakit yang lebih lanjut dan agar dapat diketahui  sudah  sejauh  mana  penyakit  yang  diderita  oleh  masyarakat.  Seiring  waktu,  peradangan  dapat  merusak lapisan esofagus yang  menyebabkan  komplikasi  seperti  pendarahan,  penyempitan esofagus ,  dan  dapat  menyerang organ-organ  tubuh  lainnya.  Kondisi  GERD  yang  tidak  segera  diatasi  nyatanya  dapat  memicu  berbagai  komplikasi pada  kesehatan,  seperti esophageal  stricture,  esophageal  ulcer, hingga barrett’s  esophagus. Mengetahui  faktor penyebab  GERD  saja  belum  cukup  untuk  menangani  kondisi  GERD,  kita  juga  harus  mengetahui  dan  memahami macam-macam gejala yang dialami oleh penderita GERD. Itu semua perlu diketahui agar penyakit GERD atau asam lambung  bisa  ditangani  sesegera  mungkin  dan  dengan  penanganan  yang  tepat,  maka  dari  itu  kita  perlu  mengenali gejalanya.
Penderita  penyakit  GERD  dapat  mengonsumsi  obat-obatan  yang  telah  disarankan  oleh  dokter.  Disamping mengonsumsi beberapa obat, melakukan perubahan gaya hidup juga penting dilakukan supaya gejala GERD tidak kambuh  kembali.  Adapun  perubahan  yang  dimaksud  yaitu  adalah  seperti  menurunkan  berat  badan  bagi  penderita obesitas, tidak merokok, meninggikan kepala saat tidur, berbaring atau tidur setidaknya dalam waktu 2 hingga 3 jam setelah  makan,  menghindari  makan  atau  minuman  yang  memicu  asam  lambung  naik,  seperti  makanan  pedas  dan berlemak.
Penyakit GERD ini merupakan jenis penyakit yang sering kali dialami oleh masyarakat, dan jenis penyakit ini merupakan  penyakit  yang  memiliki  jumlah  pasien  paling  banyak  di  Puskesmas  Bandar  Pasir  Mandoge.  UPTD Puskesmas  Bandar  Pasir  Mandoge  merupakan  pusat  pelayanan  kesehatan  masyarakat  yang  berada  di  Kecamatan Bandar Pasir Mandoge, Kabupaten Asahan, Sumatera Utara. Puskesmas Bandar Pasir Mandoge juga memiliki tenaga medis  yang  mempuni  sesuai  dengan  keahlian  yang  dimiliki  oleh  setiap  tenaga medis  dengan  jumlah  tenaga  medis sebanyak  33  orang.  Pada  penelitian  ini  di  bahas  tentang  penyakit  GERD  karena  merupakan  jenis  penyakit  yang memiliki pasien lebih banyak daripada penyakit lainnya di Puskesmas Bandar Pasir Mandoge. Hal ini dikarenakan masih banyaknya masyarakat yang kurang memperhatikan akan gangguan dan penyebab serta gejala yang terjadi pada penyakit GERD.  Jumlah pasien penderita penyakit GERD di UPTD Puskesmas Bandar Pasir Mandoge pada tahun 2021 sebanyak 534 pasien.
Komputer menjadi salah satu faktor penunjang perkembangan teknologi saat ini karena dapat mengolah data dengan  lebih  cepat.  Salah  satu  cabang  komputer  yaitu  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence) [3][4]. Sistem Pakar  merupakan salah satu lingkup utama dalam kecerdasan buatan[5] . Sistem pakar dikembangkan dalam berbagai bidang  termasuk  dalam  bidang  medis.  Saat  ini  kebutuhan  manusia  akan  pelayanan  medis  yang  lebih  baik  sangat mendesak, yang berarti dukungan instrumentasi dan informatika medis modern (telemedis) menjadi sangat dibutuhkan termasuk  metode untuk  membantu  analisisnya  sehingga  dihasilkan  diagnosis  yang  lebih  optimal  [6].  Sistem  pakar merupakan suatu program kecerdasan buatan yang bertujuan untuk meniru keahlian yang dimiliki oleh pakar dalam menyelesaikan  suatu  masalah  pada  berbagai  bidang.  Sistem  pakar  menghasilkan  keputusan  yang  lebih  cepat  dan konsisten. Sistem pakar dapat membantu aktivitas para pakar  sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan  yang  dibutuhkan.  Pada  penyusunan  sistem  pakar  dilakukan  kombinasi  kaidah-kaidah  penarikan kesimpulan  ( inference  rules) dengan  basis  pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau  lebih  pakar  dalam bidang tertentu [7].
Pada penelitian sistem pakar ini digunakan metode Forward Chaining dan certainty factor dengan sistem runut maju  yang  akan  mendeteksi  setiap  gejala  yang  dialami  pasien.  Metode  Forward  Chaining  merupakan  bagian  dari Sistem  Pakar  [8].  Data  yang  digunakan  yaitu  berupa  hasil  wawancara  dengan  pakar  dibidangnya.  Pada  penelitian terdahulu telah dibuat sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit Covid-19 menggunakan metode forward chaining dimana metode forward chaining dapat memecahkan permasalahan tersebut guna memutus mata rantai penyebaran Covid-19  dan  metode certainty  factor untuk  melihat  tingkat  akurasi  pada  penelitian  [9].  Pada  penelitian  lainnya Penggunaan  metode forward  chaining dapat  membantu  dapat  membantu  masyarakat  mengetahui  tentang  penyakit kulit dan cara mengatasinya[10]. Penggunaan metode forward chaining dan certainty factor juga para petani dalam mendeteksi penyakit pada kedelai, serta dapat mempercepat waktu pengerjaan diagnosa penyakit tersebut serta dapat memberikan solusinya [11].
Adapun  tujuan  penelitian  membangun  sistem  pakar  berbasis  web  ini  membantu  pakar  maupun  masyarakat dalam melakukan diagnosa penyakit GERD berdasarkan gejalanya dan cara menangani penyakit tersebut

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  dalam  menyelesaikan  penelitian  sistem  pakar  menggunakan  metode  metode forward  chaining untuk mendiagnosa penyakit GERD, dapat dilihat dari gambar dibawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 696 − 703 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1439
Identifikasi Masalah
Studi Literatur Pengumpulan Data Analisis Sistem Penentuan Metode Perancangan Sistem Implementasi Sistem Evaluasi Sistem
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Merupakan  tahap  awal  dalam  penelitian  ini  untuk  menjelaskan  masalah  yang  terjadi,  dimana  pada  tahun  2021 penyakit  GERD  merupakan  penyakit  dengan  jumlah  pasien  yang  paling  banyak  dibadingkan  penyakit  lainnya berdasarkan  data  pasien  yang  berobat  di  Puskesmas  Bandar  Pasir  Mandoge.  Hal  ini  dikarenakan  masyarakat kurang memperhatikan akan gangguan dan penyebab serta gejala yang terjadi pada penyakit GERD.
2. Pengumpulan Data
Merupakan  tahap  awal  untuk  mencari  informasi  yang  berhubungan  dengan  permasalahan  yang  diteliti. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, observasi dan studi literatur.
3. Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  sistem  untuk  menemukan  permasalahan  yang  terjadi  pada  proses  diagnosis penyakit Gastroesophageal Reflux Disease (Gerd) dan solusi dari permasalahan tersebut.
4. Perancangan Sistem
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem dengan menggunakan pemodelan data UML, perancangan database dan user interface (input dan output) .
5. Implementasi Sistem
Setelah sistem  selesai dibangun dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, kemudian dilakukan pengujian sistem apakah sistem yang telah dibangun bekerja dengan baik sesuai dengan tujuan dapat mendiagnosa penyakit  GERD  dan  menangani  penyakit  tersebut.  Selanjutnya  akan  dilakukan  implementasi  dari  sistem  pakar tersebut.
6. Evaluasi Sistem
Tahap ini dilakukan untuk memeriksa sejauh mana sistem pakar tersebut diimplementasikan.

## 2.2 Sistem Pakar
Ada beberapa definisi tentang sistem pakar, antara lain sebagai berikut:
1. Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer  yang  dirancang  untuk  memodelkan  kemampuan  penyelesaian masalah yang dilakukan seorang pakar[12].
2. Sistem pakar adalah perangkat lunak atau program komputer yang ditujukan sebagai penyedia nasehat dan sarana bantu dalam memecahkan masalah di bidang pengetahuan tertentu [13].
3. Sebuah  model  dan  prosedur  terkait  yang  memaparkan,  dalam  satu  domain  tertentu,  derajat  keahlian  dalam pemecahan masalah yang sebanding dengan seorang pakar manusia (Ignizo) [14].
Berdasarkan dari pengertian sistem pakar diatas dapat  disimpulkan suatu program komputer yang dirancang mampu menyelesaikan masalah dengan tingkat keahliannya dan meniru kemampuan seorang pakar dengan derajat keahlian dalam pemecahan masalah yang sebanding dengan seorang pakar manusia. Sistem pakar adalah salah satu cabang  dari AI  (Artificial  Intelligence) yang  membuat  penggunaan  secara  luas knowledge yang  khusus  untuk menyelesaikan masalah tingkat manusia yang pakar. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge yang ekslusif. Komponen-komponen Sistem pakar terdiri atas[14]:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 696 − 703 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1439
1) User  interface berfungsi  sebagai  media  masukan  pengetahuan  ke  dalam  basis  pengetahuan  dan  melakukan komunikasi dengan user .
2) Knowledge base berisi semua fakta, ide, hubungan dan interaksi suatu domain tertentu.
3) Mesin inferensi bertugas menganalisis pengetahuan dan kesimpulan berdasarkan basis pengetahuan.

## 2.2.1 Metode Forward Chaining
Secara umum mesin inferensi yang utama pada sistem pakar dapat dibedakan menjadi dua yaitu runut maju dan runut balik. Runut maju ( forward chaining ) merupakan pendekatan yang dimotori data ( data-driven ). Dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari informasi masukan, dan selanjutnya mencoba menggambarkan kesimpulan [14]. Pelacakan ke depan mencari fakta yang sesuai dengan bagian If dari aturan If … then dapat dilihat pada Gambar 2.
Observasi A Aturan R1 Fakta C Aturan R3
Kesimpulan1 Observasi B Aturan R2 Fakta D
Fakta E
Aturan R4
Kesimpulan2

## Gambar 2. Forward Chaining

## 2.2.2 Certainty Factor
Faktor  kepastian  ( Certainty  Factor )  adalah  sebuah  metode  yang  menilai  tingkat  kepercayaan  terhadap  beberapa fenomena yang terjadi, keyakinan yang dituju merupakan tingkat keyakinan seorang pakar terhadap objek tertentu untuk memcahkan sebuah masalah dalam analisa yang membutuhkan pengetahuan seorang pakar. Certainty factor memperkenalkan konsep ini kemudian diformulasikan dalam rumus dasar sebagai berikut:
CF[H,E] = MB[H,E] –MD[H,E] .................................................................................................................... (1)
Keterangan:
CF =  “ Certainty Factor (Faktor Kepastian) dalam hipotesa H yang dipengaruhi  ole h fakta E”. MB = Measur  of  Belief (Tingkat  Keyakinan),  merupakan  ukuran  kenaikan  dari  kepercayaan  hipotesa  H dipengaruhi oleh fakta E.
MD =  Measur of  Disbelief (Tingkat  Ketidakyakinan),  merupakan  kenaikan  dari  ketidak  percayaan  hipotesa H dipengaruhi oleh fakta E.
E = Evidence (Peristiwa atau Fakta). Certainty Factor untuk kaidah premis tunggal (single premis rules)
CF[H,E]=CF[H[*CF[E] ................................................................................................................................. (2)
Certainty Factor untuk kaidah yang serupa (Similiary concluded rules) CFcombineCF[H,E]1,2=CF[H,E]1+CF[H,E]2*(1-CF[H,E]1) ....................................................................... (3) CFcombine CF[H,E]old3 = CF[H,E]old +CF[H,E]3* 1-CF[H,E]old ) .......................................................... (4) Penggabungan kepercayaan dan ketidak pastian dalam bilangan yang tunggal memliki dua kegunaan, yaitu pertama “faktor kepastian digunakan untuk tingkat, hiptosis didalam urutan kepentingan”.

## 2.2.3 Tabel Keputusan
Tabel keputusan merupakan suatu cara untuk mendokumentasikan pengetahuan. Tabel keputusan merupakan matriks kondisi  yang  dipertimbangkan  dalam  pendeskripsian  kaidah.  Tabel  dibagi  menjadi  dua  bagian.  Pertama, dikembangkan  suatu  daftar atribut ,  dan  untuk  tiap  artibut  dirinci  semua  kemungkinan  nilai.  Kemudian  daftar kesimpulan dikembangkan. Akhirnya, kombinasi atribut yang berbeda disesuaikan terhadap kesimpulan. Pengetahuan untuk  tabel  dikumpulkan  dalam  sesi akuisisi pengetahuan.  Setelah  terbentuk,  pengetahuan  dalam  tabel  dapat digunakan  sebagai input untuk  metode representasi pengetahuan  yang  lain.  Tidak  mungkin  melakukan inferensi dengan hanya tabel domain kecuali pada saat digunakan induksi aturan[15].

## 2.2.4 Pohon Keputusan
Pohon keputusan adalah salah satu bentuk representasi pengetahuan yang digunakan untuk memodelkan persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah ke solusi. Pohon keputusan dibuat dengan mengacu pada tabel keputusan. Pohon keputusan dapat dengan mudah diubah ke aturan[15].

## 2.2.5 Gastroesophageal Reflux Disease (GERD)
Gastroesophageal  Reflux  Disease  (GERD) dapat  didefinisikan  sebagai  gangguan  ketika  isi  lambung  mengalami refluks secara berulang ke dalam esofagus sehingga muncul gejala dan/atau komplikasi yang mengganggu. menurut definisi  Montreal  GERD  adalah  suatu  kondisi  yang  berkembang  ketika  komposisi  dari  refluks  lambung mengakibatkan  gejala-gejala  dan/atau  komplikasi[16].  Seseorang  bisa  dikatakan  mengidap  GERD  bila  mengalami refluks asam setidaknya dua kali dalam seminggu selama beberapa minggu. Refluks asam sendiri adalah kondisi ketika

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 696 − 703 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1439
asam lambung naik kembali ke kerongkongan. Naiknya asam lambung pada pengidap GERD bisa dipicu oleh kondisi kesehatan atau gaya hidup yang buruk.
Ada  beberapa  faktor  penyebab  yang  dapat memicu  kondisi  GERD  pada  seseorang  yaitu,  kondisi  kesehatan seseorang dimana seseorang yang mengalami kondisi obesitas, hernia hiatal, kehamilan, dan mengalami scleroderma menjadi  beberapa  pemicu  seseorang  mengalami  GERD,  kemudian  faktor  penyebab  lainnya  yaitu  gaya  hidup  atau kebiasaan yang buruk. Selain kondisi kesehatan, gaya hidup atau kebiasaan buruk yang dialami dalam jangka waktu yang cukup panjang juga bisa menjadi penyebab GERD. Mulai dari merokok, makan terlalu banyak saat malam hari, mengonsumsi  makanan  berlemak,  pedas,  dan  asam,  mengonsumsi  minuman  bersoda,  mengandung  alkohol,  atau kafein, hingga mengonsumsi beberapa obat-obatan tertentu.
Ada  beberapa  gejala  GERD  yang  perlu  diketahui  yaitu,  rasa  terbakar  didada  yang  biasanya  terjadi  setelah makan dan bisa memburuk disaat malam hari, nyeri pada bagian perut, rasa sulit menelan, merasakan seperti adanya benjolan dibagian tenggorokan, merasa mual dan muntah, pusing, cegukan, mulut terasa asam atau pahit, mengalami gangguan tidur dan gangguan pernapasan, itulah beberapa gejala yang dialami oleh pengidap GERD.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian sistem pakar menggunakan metode forward chaining untuk diagnosa penyakit Gestroesophageal Refluks Disease (GERD) yaitu berupa implementasi sistem sebagai berikut:

## 3.1 Tabel Keputusan
Representasi pengetahuan adalah metode yang digunakan untuk pengkodean pengetahuan ( knowledge base ) dalam sistem  pakar.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  representasi  pengetahuan  dengan  metode  kaidah  produksi ( production rule ). Salah satu bentuk representasi pengetahuan adalah tabel keputusan. Tabel keputusan merupakan suatu metode untuk mendokumentasikan pengetahuan, kemudian mendeskripsikan pengetahuan.
Adapun  tabel  keputusan  akuisisi  dan  representasi  pengetahuan  dari  sistem  pakar  diagnosa  penyakit Gestroesophageal Refluks Disease (GERD) dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Tabel Keputusan No  Kode Gejala Nama Gejala Kode Penyakit GERD 1 G003 Apakah anda mengalami Nyeri / Perih pada lambung (D1) Gastritis 2 G013 Apakah anda mengalami nafsu makan berkurang 3 G002 Apakah anda mengalami perut kembung (D2) Dispepsia 4 G06 Apakah anda mengalami mual 5 G004 Apakah anda mengalami berat badan menurun (D3) Kanker Lambung 6 G007 Apakah anda mengalami BAB warna hitam 7 G005 Apakah anda mengalami rasa makanan kembali (D4) GERD 8 G010 Apakah anda mengalami nyeri pada uluh hati 9 G008 Apakah anda mengalami demam (D5) Gastroenteritis 10 G011 Apakah anda mengalami kejang pada perut 11 G001 Apakah anda mengalami BAB cair (D6) Tukak Lambung 12 G006 Apakah anda mengalami perasaan kenyang berlebihan 13 G012 Apakah anda mengalami nyeri pada tukak lambung

## 3.2 Pohon Keputusan
Berikut adalah gambar dari pohon keputusan:
G01 G02 G09 G03 G12 Y Y T T G04 G13 T Y G05 G07 T Y D6 Y # T G06 Y D2 Y D1 Y D3 Y G08 G10 Y T D4 Y # T # T # T # Y # Y G11 Y D5 Y # Y # T
Gambar 3. Pohon Keputusan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 696 − 703 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1439

## 3.3 Aturan (Rule)
Berdasarkan tabel keputusan diatas maka akan ditemukan 6 aturan atau rule , yaitu sebagai berikut: IF Apakah anda mengalami nyeri / perih pada lambung AND Apakah anda mengalami nafsu makan berkurang THEN Penyakit Gastritis
IF
Apakah anda mengalami perut kembung AND Apakah anda mengalami mual THEN Penyakit Dispepsia
IF Apakah anda mengalami berat badan menurun AND Apakah anda mengalami BAB warna hitam THEN Penyakit Kanker Lambung
IF Apakah anda mengalami rasa makanan kembali AND
Apakah anda mengalami nyeri pada uluh hati
THEN Penyakit GERD
IF
Apakah anda mengalami demam AND Apakah anda mengalami kejang pada perut THEN Penyakit Gastroenteritis
IF
Apakah anda mengalami BAB cair AND Apakah anda mengalami perasaan kenyang berlebihan AND Apakah anda mengalami nyeri pada tukak lambung THEN Penyakit Tukak Lambung

## 3.4 Analisis Proses
Pemodelan fungsional sistem menggambarkan proses atau fungsi yang harus dikerjakan oleh sistem untuk melayani kebutuhan pengguna ( user ). Berdasarkan kebutuhan masyarakat/pengguna dan admin, maka fungsi utama yang harus di lakukan oleh sistem adalah sebagai berikut:
1. Sistem dapat menampilkan data diagnosa penyakit GERD di Puskesmas Bandar Pasir Mandoge.
2. Sistem dapat menampilkan data pasien dan hasil laporan gejala dan penyakit GERD .
3. Sistem dapat mempersentasekan hasil kemungkinan tentang penyakit GERD yang di alami.
3.5 Pembahasan Certainty Factor
Adapun rumus keputusan yang didapat dari penggunaan metode forward chaining maka didapatkan hasi pernyataan pada pohon keputusan sebagai berikut ini:
IF Apakah anda mengalami rasa makanan kembali AND Apakah anda mengalami nyeri pada uluh hati THEN Penyakit GERD Sehingga rumus dari certainty factor CF(H,E)=CF(E) *CF(Rule)
CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1-CF[H,E]1]
Tabel 2. Daftar pertanyaan dan Jawaban Pasien NO  Kode Jawaban Bobot Pasien Pasti Tidak tahu  Mungkin Sangat Ragu 1 G01 ✓ 0.2 2 G02 ✓ 0.4 3 G03 ✓ 0.6 6 G04 ✓ 0.8 7 G05 ✓ 0.8
Tabel 3. Nilai Bobot Kepastian dan Bobot User Kode Gejala Nilai  Kepastian Bobot User G1 0.4 0.2 G2 0.6 0.4 G3 0.8 0.6 G4 0.6 0.8 G5 0.4 0.8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 696 − 703 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1439
Langkah kedua, kaidah-kaidah tersebut  kemudian dihitung nilai CFnya dengan mengalikan CFpakar dengan CFuser menjadi:
CF[H,E]1 = CF[H]1 * CF[E]1 = 0.4 * 0.2
= 0.08 CF[H,E]2 = CF[H]2 * CF[E]2 = 0.6 * 0.4 = 0.24 CF[H,E]3 = CF[H]3 * CF[E]3 = 0.8 * 0.6 = 0.48 CF[H,E]4 = CF[H]4 * CF[E]4 = 0.6 * 0.8 = 0.48 CF[H,E]5 = CF[H]5 * CF[E]5 = 0.4 * 0.8 = 0.32 Selanjutnya mencari nilai kepatian antara kombinasi. Berikut adalah kombinasikan yang didapatkan: CFcombine CF[H,E]1,2  = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1-CF[H,E]1] = 0.08 + 0.24 * (1-0.08) = 0.08 + 0.24 * 0.92 = 0.3008 old1 CFcombine CF[H,E]old,3 = CF[H,E]old1 + CF[H,E]3 * (1- CF[H,E]old1]
= 0.3008 + 0.48 * (1-0.3008) = 0.3008 + 0.48 * 06992 = 0.6364 old2 CFcombine CF[H,E]old2,4 = CF[H,E]old2 + CF[H,E]4 * (1-CF[H,E]old2] = 0.6364 + 0.48 * (1-0.6364) = 0.6364 + 0.48 * 0.3636
= 0.8109  old3
CFcombine CF[H,E]old3,5 = CF[H,E]old3 + CF[H,E]5 * (1-CF[H,E]old3] = 0.8109  + 0.32 * (1-0.8109  )
= 0.8109  + 0.32 * 0.1891 = 0.8714 old4
CFcombine CF[H,E]0ld4.6 = CF[H,E]old4 + CF[H,E]6 * (1-CF[H,E]old4] CF[H,E]old6 * 100% =  0.81  * 100% = 81%
Dari hasil perhitungan diatas dapat diketahui bahwa tingkat kepercayaan dari hasil diagnosa adalah 81%

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah Sistem  pakar  ini  dapat  memberikan  hasil  diagnosa  penyakit  yang diderita pengguna dan cara menanganinya berdasarkan gejala yang telah dimasukkan oleh pengguna dan dalam proses diagnosa  Penyakit Gestroesophageal  Refluks  Disease  (GERD) ,  sistem  pakar  melakukan  penelusuran  fakta/gejala (basis  pengetahuan)  dengan  metode forward  chaining yang  terakhir  sistem  ini  dibuat  dinamis  sehingga  jika  ada perubahan  atau  penambahan  terhadap  Penyakit Gestroesophageal  Refluks  Disease  (GERD) maupun  gejala  dapat dilakukan dengan mudah.

## REFERENCES
[1] M.  N.  Assyifa,  “APLIKASI  SISTEM  PAKAR  BERBASIS  ANDROID  UNTUK  DIAGNOSIS  PENYAKIT GASTROESOPHAGEAL REFLUX DISEASE ( GERD ) DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR,” vol. 24, no. 2, pp. 78–90.
[2] L. Penelitian, “Analisis Faktor Risiko Gastroesofageal  Refluks di RSUD Saiful Anwar Malang Gastroesophageal Reflux Risk Factor Analysis at Saiful Anwar Hospital in Malang,” vol. 6, no. 2, pp. 78–81, 2019.
[3] D. Kurnia, “Identifikasi Obesitas Pada Balita Di Posyandu Berbasis Artificial Intelligence.,” J. Sains Dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 76–86, 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.3370.
[4] & Imron, I., Afidah, M. N., Nurhayati, M. S., Sulistiyah, S. and F. Fatmawati, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Sepeda Motor Transmission Automatic dengan Metode Forward Chaining Studi Kasus: AHASS 00955 Mitra Perdana. Jurnal

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 696 − 703 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1439
Ilmiah Universitas Batanghari Jambi,” vol. 19, no. 3, p. 544, 2019, doi: 10.33087/jiubj.v19i3.742.
[5] R. Viviliani, V., & Tanone, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit pada Bayi dengan Metode Forward Chaining Berbasis Android,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–13, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1577.
[6] R.  H.  dan  S.  Minarni,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  Kerusakan  Komputer  dengan  Metode  Backward Chaining,” J. TEKNOIF , vol. 26–35, 2013.
[7] M. Arifin, W. Eka, and Y. Retnani, “Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau.”
[8] & P. Yanto, B. F., Werdiningsih, I., “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Metode Forward Chaining.,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 1, p. 61, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.1.61-67.
[9] D. Penyakit, C. Di, and R. Berkah, “IMPLEMENTASI METODE FORWARD CHAINING UNTUK,” vol. 4, no. 1, pp. 1– 4, 2020.
[10]  Sasmita, “Penerapan Metode Forward Chaining Untuk Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia,” no. 03, pp. 196–204, 2020.
[11]  R. N. W. Ahmad Fahrudi Setiawan, “Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2016, Vol. 10, No. 2 78,” vol. 10, no. 2, pp. 78–90, 2016.
[12]  I. N. Andri Sukamindrayana, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN BLACKBEERY OS 6 DAN OS 7 BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” J. Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, 2017.
[13]  I.  F.  Teuku  Feraldy  Ramadhani and  E. T.  E.  Handayani;,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  ISPA  Berbasis  Web  Dengan Metode Forward Chaining,” vol. 3, no. 28, pp. 81–90, 2022.
[14]  S. Agung et al. , “Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining untuk Diagnosa Penyakit Tanaman Karet,” vol. 1, no. 1, pp. 54–60, 2020.
[15]  A. Aniq, N. Mutsaqof, E. Suryani, and S. S. M. Kom, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT INFEKSI MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING.”
[16]  I. A. N. Irvinia Septarizka Putri Radjamin and V. P. Kalanjati;, “PROFIL PENDERITA GASTRO ESOPHAGEAL REFLUX DISEASE (GERD) DAN NON-EROSIVE REFLUX DISEASE (NERD) DI RSUD DR. SOETOMO SURABAYA,” 2007.