## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 223 - 228

## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Rheumatoid Arthiritis Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining

## Reizal Sinaga
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: reizalherisinaga@gmail.com
Abstrak −Kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelegence)  merupakan  suatu  sistem  yang  mengadopsi  pengetahuan  dari  pakar kedalam suatu sistem pakar, sehingga komputer dapat melakukan seperti yang dilakukan yang  oleh pakar (ahli) yang bertindak dan dapat membantu  dalam memberikan solusi dan mengambil keputusan berbasis pengetahuan secara tepat. Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah, dan biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu. Sistem pakar memberikan nilai tambah pada teknologi untuk membantu para dokter untuk mendiagnosa penyakit dan memberikan informasi tentang jenis  penyakit, serta gejala-gejala penyakit rheumatoid arthritis. Rheumatoid arthritis merupakan penyakit Autoimun (penyakit yang terjadi pada saat  tubuh  diserang  oleh  sistem  kekebalan  tubuh  dan  menyerang  sendi)  yang  mengakibatkan  peradangan  sehingga menyebabkan peradangan dan nyeri. Penyakit ini sering terkena yaitu tangan, kaki dan lutut. Rematik dapat mempengaruhi kemampuan untuk melakukan aktivitas harian seperti menulis, membuka botol, memakai baju, dan membawa barang. Dengan penerapannya  metode  forward  chaining  pada  sistem  pakar  ini  bertujuan  mendiagnosa  penyakit  rheumatoid  arthritis  pada manusia berdasarkan gejala-gejala penyakit rheumatoid arthritis.  Dari hasil penelitian ini maka dapat disimpulkan maka sistem pakar  mendiagnosa  rheumatoid  arthritis pada  manusia diharapkan dapat  membantu para  dokter  (pakar) dalam  memberikan hasil diagnosa yang akurat dan tepat, sehingga pasien tahu penyakit apa yang dideritanya.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Penyakit Rheumatoid Arthritis, Metode Forward Chaining.
Abstract −Artificial intelligence (Artificial Intelligence) is a system that adopts knowledge from experts into an expert system, so  that  the  computer  can  do  as  it  is  done  by  experts  (experts)  who  act  and  can  assist  in  providing  solutions  and  making knowledge-based decisions appropriately. Expert systems are computer-based systems that use knowledge, facts, and reasoning techniques in solving problems, and usually can only be solved by an expert in a particular field. Expert systems add value to technology  to  help  doctors  diagnose  diseases  and  provide  information  about  types  of  diseases,  as  well  as  symptoms  of rheumatoid arthritis Rheumatoid arthritis is an autoimmune disease (a disease that occurs when the body is attacked by the body's immune system and attacks joints) which results in inflammation that causes inflammation and pain. This  disease is often affected by hands, feet and knees. Rheumatism can affect the ability to carry out daily activities such as writing, opening bottles, wearing clothes, and carrying things. The application of the forward chaining method in this expert system aims to diagnose rheumatoid arthritis in humans based on the symptoms of rheumatoid arthritis. From the results of this study it can be concluded that the expert system of diagnosing rheumatoid arthritis in humans is expected to help doctors (experts) in providing accurate and precise diagnosis, so that patients know what disease they are suffering from.
Keywords : Expert System, Rheumatoid Arthritis, Forward Chaining Method

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan buatan (Artificial Intelegence) yang merupakan bagian dari ilmu pengetahuan komputer yang khusus ditunjukan  perancangan  otomatis  tingkah  laku  cerdas  dalam  sistem  kecerdasan  komputer.  Sistem  ini memperlihatkan  sifat-sifat  khas  yang  dihubungkan  dengan  kecerdasan  dan  tingkah  laku  yang  sepenuhnya menirukan fungsi otak manusia, kemudian komputer dapat melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik  oleh manusia  sehingga diharapkan dapat  memberikan solusi  dalam mengambil keputusan berbasis pengetahuan secara tepat.
Rheumatoid arthritis merupakan penyakit Autoimun (penyakit yang terjadi pada saat tubuh diserang oleh sistem  kekebalan  tubuh  dan  menyerang  sendi)  yang  mengakibatkan  peradangan  sehingga  menyebabkan peradangan  dan  nyeri.  Penyakit  ini  sering  terkena  yaitu  tangan,  kaki  dan  lutut.  Rematik  dapat  mempengaruhi kemampuan  untuk  melakukan  aktivitas  harian  seperti  menulis,  membuka  botol,  memakai  baju,  dan  membawa barang [1].
Gejala penyakit Rheumatoid Arthritis terjadi pada 1-5 % orang dewasa di seluruh dunia dan lebih sering terjadi pada usia 20-40 tahun. Wanita lebih banyak menderita rematik  dibandingkan laki-laki. Tanda gejala ini meliputi berupa mata gatal atau sensasi terbakar, lelah, bisu kaki, penururan nafsu makan, dan kesemutan, sesak, nodul  kulit, lemah dan demam. Sendi  dapat merah, bengkak, nyeri, berubah bentuk  dan terasa hangat. Adapun sejenis  rheumatoid  arthritis  berdasarkan  penyakitnya  yaitu:  Psoriatic  Arthritis,  Polymyalgia  Rheumatica, Fibromyalgia, Septic Arthritis, Ankylosing Spondylitis.
Permasalahan  yang  muncul  sering  terjadi  banyak  orang  awalnya  tidak  tahu  bahwa  mereka  menderita penyakit  rheumatoid  arthritis,  ketidak  tahu  ini  disebabkan  minimnya  informasi  mengenai  penyakit  rheumatoid arthritis dan gejala-gejalanya, minimnya tenaga kerja dokter spesialis (pakar) tentang penyakit rheumatoid arthritis dan juga biaya konsultasi  yang cukup mahal, oleh karena itu diperlukan suatu  sistem sebagai  alat  bantu  dalam penentuan  jenis  rheumatoid  arthritis,  apakah  yang  diderita  oleh  pasien.  Dengan  adanya  sistem  yang  dibuat  ini seseorang dapat menjadi lebih tahu dan paham tentang penyakit rheumatoid arthritis serta gejala-gejala umumnya, sistem pakar ini bertujuan untuk mendiagnosa penyakit rheumatoid arthritis berdasarkan gejala yang dirasakan.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 223 - 228
Dari  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  pada  sapi  dan  sistem  pakar diagnosa jenis penyakit rheumatoid  arthritis menggunakan metode forward chaining. Metode forward chaining bertujuan supaya agar bisa mengetahui penyakit apa yang dideritanya berdasarkan gejala yang dirasakan tanpa harus bertemu langsung dengan dokter spesialis (pakar), karena keakurat hasilnya sudah sesuai dengan perhitungan yang diharapkan. Dengan demikian pada penelitian ini metode forward chaining  sangat efektif dan mendeteksi atau mendiagnosa suatu penyakit pada  penyakit sapi [2].
Penerapan metode Forward Chaining merupakan sebuah metode inferensi yang dapat melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusi dan digambarkan secara logis sebagai aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak  dalam.  Forward  chaining  adalah  strategi inference implementasi  dari  sejumlah  fakta  yang  diketahui  dan dipopular untuk sistem pakar, sistem aturan bisnis dan produksi. Forward chaining biasa disebut juga runut maju atau pencarian yang dimotori data (data driven search) [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Istilah sistem pakar (Knowledge-Base System) adalah sistem yang berusaha mengadopsi  pengetahuan manusia kedalam komputer, agar dapat memecahkan masalah dengan menggunakan pengetahuan manusia yang dilakukan oleh para ahli. Seseorang yang bukan pakar menggunakan sistem pakar untuk knowledge assistant. Seorang  pakar adalah yang mempunyai pengetahuan atau keterampilan tertentu  yang dapat memecahkan masalah-masalah yang tidak dapat dipecahkan sama sekali oleh orang lain atau memecahkannya dengan lebih efisien tetapi tidak mudah. Sistem  pakar  bertujuan  untuk  menyediakan  solusi  dari  permasalahan  dengan  ’kualitas  pakar’  dalam  bidang (domain) yang spesifik [1]

## 2.2 Metode Forward Chaining
Forward  chaining  merupakan  sebuah  metode  pelacakan  ke  depan  yang  memulai  dari  sekumpulan  fakta-fakta dengan  mencari  kaidah  yang  cocok    dengan  dugaan/hipotesa  yang  ada  menuju  kesimpulan.  Forward  chaining adalah strategi inference implementasi dari sejumlah fakta yang diketahui dan dipopular untuk sistem pakar, sistem aturan bisnis dan produksi. Forward chaining bias disebut juga runut maju atau pencarian yang dimotori data (data driven  search)  [6].  Pencarian  dilakukan  dengan  menggunakan  rules  yang  premisnya  cocok  dengan  fakta  yang diketahui tersebut untuk memperoleh fakta baru dan melanjutkan proses hingga goal dicapai atau hingga sudah tidak ada rules lagi yang premisnya cocok dan fakta yang diketahui maupun fakta yang diperoleh. Jadi pencarian dimulai dari premis-premis atau informasi masukan (if) dahulu kemudian menuju konklusi atau drived information (then). Forward chaining berarti menggunakan himpunan aturan yang akan dijalankan atau dengan menambahkan data ke memori kerja untuk diproses ditemukan suatu hasil jika digunakan antara lain yaitu:
1. Banyaknya aturan berbeda yang dapat memberikan kesimpulan yang sama.
2. Banyak cara untuk mendapatkan sedikit konklusi
3. Benar-benar sudah mendapatkan berbagai fakta, dan ingin mendapatkan konklusi dari fakta-fakta tersebut

## 2.3 Rheumatoid Arthritis
Rheumatoid Arthritis (RA) merupakan penyakit Autoimun (penyakit yang terjadi pada saat tubuh diserang oleh sistem kekebalan tubuhnya sendiri) yang mengakibatkan peradangan kronis pada sendi yang menyebabkan rasa sakit,bengkak  dan  kaku  pada  persandian.  Penyakit  ini  sering  terkena  yaitu tangan,  kaki  dan  lutut. Yang  sering terkena  seperti  paru-paru,  mata,  jantung,  pembuluh  darah,  kulit  dan  sarah.  Rematik  dapat  mempengaruhi kemampuan  untuk  melakukan  aktivitas  harian  seperti  menulis,  membuka  botol,  memakai  baju,  dan  membawa barang [7]. Rheumatoid Arthritis adalah penyakit yang paling umum dari semua penyakit kronis inflamsi sendi, yang mempengaruhi 0.5-1% dari populasi di dunia industry. Gejala yang khas adalah nyeri sendi, kekakuan, dan bengkak karena peradangan dan efusi synovial

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa merupakan suatu tahap awal yang harus dilakukan untuk memecahkan masalah-masalah yang dihadapi. Tahap  ini  sangat  penting  karena    proses  analisah  yang  tepat  dan  akurat  akan  menyebabkan  hasil  dari  suatu perkembangan dari perangkat lunak akan menyebabkan hasil dari suatu perkembangan dari perangkat lunak akan memberikan hasil yang sangat memuaskan bagi pengguna (user).
Salah  satu  cara  untuk  mendiagnosa  suatu  penyakit Rheumatoid  Arthritis dengan  memanfaatkan  bidang Study  Artificial Intrligence (AI)  yang  mempelajari  serta  mampu  menirukan  pengetahuan  manusia  yang  disebut dengan kecerdasan buatan (Expert System). Dalam hal ini dibutuhkan satu metode untuk dapat membantu sistem, metode yang dipakai adalah metode Forward Chaining yaitu dengan mencari keputusan berdasarkan gejala-gejala penyakit.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 223 - 228
Untuk  memperjelas  pemahaman  mengenai  tentang  konsep  yang  dibuat  dari  pernyataan  dan  untuk memberikan  solusi  bagi  pengguna  sistem  pakar,  untuk  itu  dirancang  suatu  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit Rheumatoid Arthritis dengan menggunakan metode Forward Chaining , Sistem pakar ini dirancang untuk mendiagnosa  dan  memberikan  fasilitas  diagnose  kepada  user,  hasil  diagnosa  memungkinkan  untuk diklasifikasikan kedalam  sisitem  pakar untuk  mendiagnosa penyakit Rheumatoid  Arthritis yang sesuai, namun tidak menutupi kemungkinan sistem yang dibuat ini akan menentukan bahwa sesuatu penyakit tidak sesuai dan tidak cocok.
Dengan adanya sistem pakar yang dibuat ini, sehingga mempermudah dalam mendiagnosa gejala-gejala oleh Rheumatoid  Arthritis ini.  Maka  sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  setiap  orang  khususnya  yang mengalami  gejala-gejala  yang  berkaitan  dengan  mendiastinum  sehingga  pengguna  dapat  mengetahui  penyakit yang  di  deritanya  atau  yang  disarankan  berdasarkan  gejala-gejala  yang  ada,  untuk  itu  user  dan  sistem  akan memberikan hasil yang berupa diagnosa yang dapat membantu pasien untuk mengetahui penyakit yang dideritanya serta  solusi  dan  penanganan  secara  dini,  agar  dapat  diantisipasi,  dapat  pencegahan  dan  pengobatan  yang  tepat. Dalam membangun sistem pakar, yang perlu diperhatikan dan dilakukan terhadap tahap analisis yaitu:
1. Menentukan  masalah  yang  akan  dibangun  sistem  pakar  tersebut.  Sistem  pakar  yang  akan  dirancang merupakan sistem pakar untuk mediagnosa rheumatoid arthritis.
2. Mengumpulkan data-data yang diperlukan untuk membangun sistem yaitu berupa jenis kondisi  dan gejala- gejala yang dialami pasien serta penanganan dan solusi yang aling tepat.
3. Menentukan  metode  penyelesaian  dari  permasalahan  tersebut,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode forward chaining.
4. Menerapkan  metode  forward  chaining  untuk  penyelesaian  masalah  tentang  penyakit  rheumatoid  arthritis menentukan hasil diagnose.
Berikut  ini  adalah  analisis  gejala-gelaja  umum  yang  terdapat  pada  pada  penyakit  Rheumatoid  Arthritis dapat dilihat pada tabel 1. gejala berikut  ini
Tabel 1. Gejala Penyakit Rheumatoid Arthritis
No Nama Gejala Kode Gejala 1. Rasa pegal pada sendi G1 2. Nodul Bengkak Sendi G2 3. Sendi terkunci (Kaku) G3 4. Kaku di pagi hari G4 5. Nyeri sendi saat di gerak G5 6. Sakit  pada mata G6 7. Sakit permasalahan pada mata G6 8. Terlikir pada sendi 67 9. Berat badan menurun G8 10. Nyeri dada G9 11. Nyeri pada kaki dan tangan sulit digerakkan G10 12. Gangguan lambung G11 13. Fraktur G13 14. Gangguan pada mata G14 15. Bintik-bintik merah G15 16. Sendi kaki dan tangan terasa bengkak G16 17. Mudah lelah G17 18. Demam ringan G18 19. Penumpukan cairan di sendi G19 20. Gejala seperti flu G20 21. Kehilangan nafsu makan G21 22. Suara parau G22 23. Mati rasa atau kesemutan G23 24. Mata gatal G24 25. Nyeri sendi simetris G25 26. Sendi kehilangan fungsi G26 27. Sendi bagian tubuh terinfeksi (simetrik) G27 28. Sendi cacat atau mengalami kelainan G28 29. Jalan jadi pincang G29 30. Sendi terasa hangat G30 Tabel  2. Aturan Rule Gejala Untuk Masing-Masing Penyakit Kode Jenis Penyakit Rheumatoid Gejala-Gejala Masing-Masing Penyakit PD01 Penyakit Psoriatic Arthritis 1. Persandian bengkak dan nyeri 2. Tekanan darah tinggi

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 223 - 228
3. Kekakuan di pagi hari 4. Sendi yang meradang terasa hangat 5. Kadar kolesterol tinggi 6. Penyakit jantung 7. Diabetes PD02 Penyakit Polymyalgia Rheumatica 1. Kekakuan terutama di pagi hari 2. Kesulitan bergerak
3. Kehadiran radang dinding arteri
4. Nyeri sendi terutama di pergelangan tangan dan lengan
5. Mudah kelelahan atau kelesuan 6. Penurunan berat badan 7. Deman ringan 8. Pembengkakan sendi dan tendon 9. Nyeri pada jaringan yang merandang PD03 Penyakit  Fibromyalgia 1. Tubuh sangat sensitif terhadap rasa sakit 2. Otot kaku 3. Sulit tidur dan  mudah kelelahan 4. Sakit kepala 5. Menurunya berat badan 6. Kecemasan 7. Sindrom iritasi usus 8. Haid disertai nyeri yang parah 9. Kepanasan  atau  kedinginan  temperature  tubuh  tidak teratur FD04 Penyakit Septic Arthritis 1. Sendi yang terinfeksi bengkak, merah dan terasa hangat 2. Demam ringan 3. Nyeri sendi saat digerakkan 4. Mudah lelah dan lemah 5. Kesulitan  mengerakkan  tungkai  pada  sendi  yang terinfeksi FD05 Penyakit Ankylosing Spondylitis 1. Nyeri dan kekakuan saat digerakkan 2. Fusi tulang 3. Nyeri pada ligament dan tendon 4. Demam ringan 5. Mudah kelelahan
6. Hilangnya nafsu makan
7. Gangguan peradangan mata
8. Kaku dipagi hari
Berikut ini merupakan basis pengetahuan yang berisikan jenis  penyakit yang mendukung perilaku gejala- gejala  rheumotoid arthritis pada manusia dapat dilihat pada  tabel 3. berikut ini:
Tabel  3. Jenis  Penyakit Rheumatoid Arthritis Kode Nama jenis  Penyakit Reumatoid PD01 Penyakit Psoriatic Arthritis PD02 Penyakit  Polymyalgia Rheumatica PD03 Penyakit Fibromyalgia PD04 Penyakit Septic Arthritis PD05 Penyakit Ankylosing Spondylitis

## 3.2 Penerapan Metode  Forward Chaining
Contoh kasus seorang untuk mendapatkan diagnosa pada pengguna harus memilih identifikasi penyakit terlebih dahulu. Selanjutnya akan tampil beberapa gejala yang ada, pengguna cukup memilih gejala yang dirasakan 1. Kaku di pagi hari (G4)
2. Nyeri pada kaki dan tangan sulit digerakkan (G10) 3. Mudah lelah (G17) 4. Deman ringan (G18)
Setelah memilih 4 gejala tersebut, maka untuk melakukan diagnose cukup menekan tombol cek diagnose. Sistem akan mulai melakukan identifikasi untuk medapat jenis penyakit apa yang mungkin dideita oleh pengguna inputan pengguna (kode_gejala): G4, G10, G17, 18. Sistem akan  kode diagnose yang memiliki kode gejala seperti inputan pengguna
Tabel 4. Kode Gejala Yang Sama Gejala Kode Gejala Kode Penyakit Kaku di pagi hari G4 PD01 Kaku di pagi hari G4

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 223 - 228
Mudah lelah G17 PD02 Demam ringan G18 Mudah lelah G17 PD03 Demam ringan G18 Demam ringan G18 PD04 Kaku di pagi hari G4 PD05 Nyeri pada kaki dan tangan sulit digerakkan G10 Demam ringan G17 Mudah lelah
Dari hasil diagnosa tersebut dilakukan perhitungan kemungkin penyakit nama yang lebih besar terjadinya berdasarkan gejala-gejala yang sudah diinputkan pengguna tadi.  Untuk diagnosa penyakit yang pertama adalah Psoriatic arthritis mempunyai 7 gejala, sedangkan dari gejala yang diinput pengguna terdapat 1 gejala yang cocok yaitu kaku di pagi hari (G4) yang termasuk ke dalam gejala penyakit psoriatic arthritis (PD01). Oleh karena itu dapat dihitung persentase pengguna terdiagnosa penyakit psoriatic arthritis (PD01):
Penyakit PD01= 1 7 x100% =14.3%
Untuk diagnosa penyakit yang kedua adalah Polymyalgia Rheumatica mempunyai 9 gejala, sedangkan dari gejala yang diinput pengguna terdapat 3 gejala yang cocok yaitu kaku di pagi hari (G4), mudah lelah (G17) dan Demam ringan (G18) yang termasuk ke dalam gejala penyakit Polymyalgia Rheumatica (PD02). Oleh karena itu dapat dihitung persentase pengguna terdiagnosa penyakit Polymyalgia Rheumatica (PD02):
Penyakit PD02= 3 9 x 100% =33.4 %
Untuk diagnose penyakit yang ketiga adalah Fibromyalgia mempunyai 9 gejala, sedangkan dari gejala yang diinput pengguna terdapat 2 gejala yang cocok yaitu mudah lelah (G17) dan demam ringan (G18) yang termasuk ke dalam gejala penyakit Fibromyalgia (PD03). Oleh karena itu dapat dihitung persentase pengguna terdiagnosa penyakit Fibromyalgia (PD03):
Penyakit PD03= 2 9 x100% =22.3 %
Untuk diagnose penyakit yang keempat adalah Septic Arthritis mempunyai 5 gejala, sedangkan dari gejala yang diinput pengguna terdapat 2 gejala yang cocok yaitu Demam ringan (G18) yang termasuk ke dalam gejala penyakit  Fibromyalgia  (PD04).  Oleh  karena  itu  dapat  dihitung  persentase  pengguna  terdiagnosa  penyakit Fibromyalgia (PD04):
Penyakit PD04= 2 5 x100% = 40 %
Untuk diagnose penyakit yang kelima adalah Ankylosing Spondylitis mempunyai 8 gejala, sedangkan dari gejala  yang  diinput  pengguna  terdapat  4  gejala  yang  cocok  yaitu  Kaku  di  pagi  hari  (G4),  nyeri  pada  kaki  dan tangan  sulit  digerakkan  (G10),  mudah  lelah  (G17)  dan  demam  ringan  (G18)  yang  termasuk  ke  dalam  gejala penyakit  Ankylosing  Spondylitis  (PD05).  Oleh  karena  itu  dapat  dihitung  persentase  pengguna  terdiagnosa penyakit Ankylosing Spondylitis (PD05):
Penyakit PD05= 4 8 x100% = 50%
1. Penyakit Psoriatic Arthritis (PD01) dengan hasil persentasi = 14,3 %
2. Penyakit Polymyalgia Rheumatica (PD02) dengan hasil persentasi = 33.4%
3. Penyakit  Fibromyalgia (PD03) dengan hasil persentasi = 22.3%
4. Penyakit Septic Arthritis (PD04) dengan hasil persentasi = 40%
5. Penyakit Ankylosing Spondylitis  (PD05) dengan hasil persentasi =  50 %
Berdasarkan  dari  perhitungan  Forward  cheining  diatas  sehingga  dapat  ditentukan  nilai  persentasi  paling tinggi  dari  keseluruhan  penyakit  adalah  50%  penyakit  ankylosing  spondylitis.  Maka  solusinya  adalah  sebagai berikut  :  Hindari  merokok,  Hindari  meminum  minuman  beralkohol,  berolahraga  secara  terarur,  minumla  obat sesuai resep dokter, dan hubungi langsung dokter apabila tidak ada perubahan yang dialami.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  permasalahan  yang  dibangun  pada  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  rheumatoid  arthritis pada manusia, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Dalam mendiagnosa penyakit rheumatoid arthritis dengan sistem pakar dapat melihat dari gejala-gejala yang bertujuan untuk membantu masyarakat untuk mengetahui dalam pemahaman tentang jenis penyakit dan solusi untuk pencegahan dari suatu penyakit rheumatoid arthritis
2. Dengan menerapkan metode Forward Chaining dalam meniagnosa penyakit rheumatoid dapat menghasilkan perhitungan valid yang sama dengan perhitungan manual sehingga dapat bertujuan untuk mempermudah orang mendapat informasi tentang jenis penyakit dan serta proses diagnosa dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.
3. Sistem pakar dapat menghasilkan perancangan aplikasi visual basic untuk dapat memudahkan pasien  dalam mendiagnosa penyakit.
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 223 - 228

## REFERENCES
[1] Lutfi Chabib , Zullies Ikawati , Ronny Martien , and Hilda Ismail , "Riview Rheumatoid Arthritis: Terapi Farmakologi Potensi Kurkumin dan Analognya, serta Pengembangan Sistem Nanopartikel," jurnal Pharmascience, vol. 3, pp. 10-18, 2016.
[2] Presetyo Adi Saputro and Catur Supriyanto , "Analisi Metode Forward Chaining Dalam Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Hewan Sapi," Fik UNINUS, pp. 5-11.
[3] Windah Supartini and Hindarto , "Sistem Pakar Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining Dalam Mendiagnosa Dini Penyakit Tuberkolosis di Jawa Timur," KInetik, vol. 1, pp. 147-154, 2016.
[4] T Sutojo Si.Si., M.Kom, Edy Mulyanto S.Si., M.Kom, and Dr Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan, Benedicta Rini W, Ed. Yogyakarta: C.V.ANDI Yogyakarta, 2001:p402.
[5] Gregorius Airlangga , agus Priyanto , and Maria Yunike , "Sistem Pakar Kesehatan  Untuk Diagnosa Awal Penyakit Menggunakan Metode Dynamic Binary Tree," Sentika, p. 8, maret 2014.
[6] Esthi  Dyah  Rikhiana  and  Abdul  Fadlil,  "Implementasi  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Dalam  Pada  Manusia Menggunakan Metode Dempster Shafer," Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 1, no. 1, p. 10, Juni 2013.
[7] Muhammad Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2005.
[8] Ddedi Kurniawan , "Sistem pakar," Pendiagnosa Penyakit Berbasis Web, Juni 2009.
[9] Windah Supartini and Hindarto , "Sistem Pakar Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining Dalam Mendiagnosa Dini Penyakit Tuberkolosis di Jawa Timur," KInetik, vol. 1, pp. 147-154, 20116.
[10] Lutfi Chabib , Zullies Ikawati , Ronny Martien , and Hilda Ismail , "Review Rheumatoid Arthritis: Terapi Farmakologi potensi Kurkumin dan Analognya, Serta pengembangan Sistem Nanopartikel," Jurnal Pharmasclence , vol. 3, pp. hal 10-18, 2016.
[11] Lutfi Chabib , Zullies Ikawati , Ronny Martien , and Hilda Ismail , "Reviw Rheumatoid Arthritis Terapi Farmakologi Potensi Kurkumin Dan Analognya Serta Pengembangan Sistem Nanopartikel," Pharmascience, vol. 3, no. 1, pp. 10-18, 2016.
[12] Dian Mauli, "Tanggung Jawab Dokter Terhadap kesalahan Diagnosis," Jurnal Capalo , vol. 1, no. 1, p. 14, Desember 2017.
[13] Adi  Nugroho,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Berorientasi  Objeck  Dengan  Metode  Unifield  Software  Depelopment Poccess. Yogyakarta: ANDI, 2010.
[14] Rosa A. S and M Shalahuddin, Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Modula, 2011.
[15] S.Si,  M.M  Primananda  Arif  Aditya,  Dasar-Dasar  Pemrograman  Database  Desktop  dengan  Visual  Basic.Net  2008. Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2013.
[16] KOMPUTER WAHANA, Microsoft Office 2010. Semarang: Andi Yogyakarta, 2010.
[17] Rwalker Golomb Baumert, Ed.,.
[18] T  Sutajono  S.Si.M.KOM,  Edy  Mulayanto  S.SI.,M.Kom,  and  Vincent  Dr.  Suhartono,  KECERDASAN  BUATAN. SEMARANG: ANDI Yogyakarta, 2011.
[19] Gregorius Airlangga , Agus Priyanto , and Maria Yunike , "Sistem Pakar Kesehatan Untuk Diagnosa Awal Penyakit Menggunakan Metode Dynamic Binary Tree," Sentika , p. 8, 2004.
[20] T  Sutanjono  S.si,  M.Kom  ,  Edy  Mulayanto  S.si,  M.Kom  ,  and  Dr  Vincent  Suhartono  ,  Kecerdasan  Buatan. SEMARANG:  ANDI  Yogyakarta,  2011.Gregorius  Airlangga  ,  Agus  Priyanto  ,  and  Maria  Yunike  ,  "Sistem  Pakar Kesehatan Untuk Diagnosa Awal Penyakit Menggunakan Metode Dynamic Binary Tree," Sentika , p. 8, 2004.
[21] T  Sutanjono  S.si,  M.Kom  ,  Edy  Mulayanto  S.si,  M.Kom  ,  and  Dr  Vincent  Suhartono  ,  Kecerdasan  Buatan. SEMARANG: ANDI Yogyakarta, 2011.
[22] D.  P.  Utomo  and  S.  D.  Nasution,  "SISTEM  PAKAR  MENDETEKSI  KERUSAKAN  TONER  DENGAN MENGGUNAKAN METODE CASE BASED-REASONING," JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 3, no. 5, pp. 430-434, 2016.