Vol.1 No. 2 Tahun.2021
Sistem Pakar Aplikasi Diagnosa Penyebab Penyakit Stroke Menggunakan Metode Forward Chaining
Larassati 1
1 Universitas Abdurrab e-mail: Larassati22@student.univrab.ac.id

## ABSTRACT
troke is a brain attack that arises suddenly where there is partial or complete disruption of brain function as a result of interruption of blood flow due to blockage or rupture of certain blood vessels in the brain, causing  brain  cells  to  lack  blood,  oxygen  or  nutrients  and  finally  death  of  these  cells  can  occur  in  a relatively short time. This disease is then easy to recognize and know by making an expert system. An expert system is a computer program or information system that contains information from one or more human experts in a particular field. The method used in this expert system is Forward Chaining. Forward chaining is an inference engine technique that performs forward tracking which draws conclusions based on known facts.Expert  systems  have  the  advantage  of  increasing  work  productivity  by  increasing  efficiency.  The development of this expert system software includes an analysis of software requirements consisting of an analysis of user needs. Expert systems also have weaknesses. Expert systems are not 100% reliable. Even when the manufacture has consulted with good experts, the expert system is still not perfect or not always right.The making of this expert system is based on the problems that occur, including the limited time for the patient to be able to consult directly with the doctor regarding the symptoms of the disease they are experiencing, therefore this expert system is made with the aim of helping the community to detect stroke, an expert system is needed to can recognize the type of stroke based on known symptoms . Keywords: Stroke, Expert system, Forward Chaining

## ABSTRAK
Stroke adalah serangan otak yang timbul secara mendadak dimana terjadi gangguan fungsi otak sebagian atau menyeluruh sebagai akibat dari gangguan aliran darah oleh karena sumbatan atau pecahnya pembuluh darah tertentu di otak, sehingga menyebabkan sel-sel otak kekurangan darah, oksigen atau zat-zat makanan dan  akhirnya  dapat  terjadi  kematian  sel-sel  tersebut  dalam  waktu  relatif  singkat.  Penyakit  ini  kemudian mudah dikenali dan diketahui dengan membuat system pakar. Sistem pakar adalah  program komputer atau sistem informasi yang berisi informasi dari satu atau lebih pakar manusia dalam bidang tertentu . Metode yang digunakan dalam system pakar ini adalah Forward Chaining. Forward chaining adalah teknik mesin inferensi yang melakukan pelacakan ke depan yang menarik kesimpulan berdasarkan fakta yang diketahui. Sistem pakar memiliki kelebihan yaitu meningkatkan produktivitas kerja dengan meningkatkan efisiensi. Pengembangan perangkat lunak system Pakar ini mencakup analisis kebutuhan perangkat lunak yang terdiri dari  Analisis  kebutuhan  pengguna.[1]  System  pakar  juga  memiliki  kelemahan  Sistem  pakar  tidak  100% handal. Meskipun saat pembuatan telah berkonsultasi dengan para pakar yag baik, sistem pakar tetap tidak sempurna  atau  tidak  selalu  benar.Pembuatan  system  pakar  ini  berdasarkan  pada  permasalahan permasalahan  yang  terjadi  diantaranya  keterbatasan  waktu  pasien  untuk  dapat  berkonsultasi  langsung dengan dokter mengenai gejala" penyakit yang di alaminya ,oleh karena itu sistem pakar ini dibuat dengan
Larassati, Sistem Pakar Aplikasi Diagnosa Penyebab Penyakit Stroke Menggunakan…..| 39
tujuan.aplikasi ini membantu masyarakat Untuk mendeteksi penyakit stroke diperlukan sistem pakar untuk dapat mengenali jenis penyakit Stroke berdasarkan gejala yang diketahui.
Kata Kunci : Stroke, Sistem pakar,Forward Chaining

## I. P ENDAHULUAN
stroke  adalah  serangan  otak  yang  timbul  secara  mendadak  dimana  terjadi  gangguan  fungsi  otak sebagian atau menyeluruh sebagai akibat dari gangguan aliran darah.[2] Organisasi kesehatan dunia (who) menentukan bahwa penyakit ini adalah penyakit yang disebabkan oleh penyakit pada otak yang gejalanya berlangsung 24 jam atau lebih dan berkembang pesat dan menyebabkan kematian.Tingkat keparahan stroke dapat berkembang cepat, keduanya bisa terjadi karena Tingkat keparahan yang tidak stabil bahkan dapat meningkat.stroke  diusia  muda  banyak  yang  tidak  mengetahuinya.  Penyakit  stroke  adalah  penyakit  yang ditandai  dengan  tanda  gejala  kehilangan  fungsi  otak  karena  terhentinya  suplai  darah  ke  otak.  Stroke merupakan  peringkat  kedua  dari  penyebab  kematian  dengan  mortalitas  18%-  37%.  Penyakit  stroke  ini merupakan salah satu dari adanya penyebab kematian dan juga kecacatan neurologis yang utama yang ada di Indonesia.Serangan dari tanda gejala penyakit stroke yang berkaitan dengan tekanan darah tinggi yang mempengaruhi dari munculnya suatu kerusakan dinding pembuluh darah sehingga dinding pembuluh  darah ini menjadi tidak merata. Akibatnya, zat-zat yang larut ini seperti kolesterol, kalsium dan lain sebagainya akan mengendap pada dinding pembuluh darah terjadi dalam waktu lama, akan mengakibatkan suplai darah ke  otak  menjadi  berkurang,  bahkan  terhenti  yang  selanjutnya  menimbulkan  stroke[3]  Sudah  seharusnya manusia  menjaga  Kesehatan  supaya  terhindar  dari  penyakit  stroke.agar  terhindar  dari  penyakit  stroke sebaiknya kita melakukan olahraga yang rutin dan tidak melalaikan gejala awal yang terjadi pada tubuh. selain  itu  jika  penderita  melalaikan  gejala  awal  yang  terjadi  pada  tubuhnya  maka  akan  memperparah penyakit  dan  akan  terkena  stroke.[4]  Tingkat  keparahan  stroke  dapat  berkembang  cepat,  keduanya  bisa terjadi karena Tingkat keparahan yang tidak stabil bahkan dapat meningkat.stroke diusia muda banyak yang tidak  mengetahuinya.  Namun  Orang  yang  terkena  dampak  berusia  di  atas  55  tahun.[5]  Oleh  sebab  itu diperlukan  system  pakar  yang  dapat  membantu  mempermudah  mendeteksi  penyakit  stroke.  agar  dapat segera  dilakukan  penanganan  lebih  lanjut.  Sistem  pakar  adalah  suatu  satu  sistem  yang  dibuat  untuk mengambil kesimpulan menggunakan proses yang sama yang dilakukan oleh manusia. aktivitas- aktivitas yang dilakukan sistem pakar diantaranya adalah perencanaan, analisis,perancangan,implementasi,pengujian,dan  pemeliharaan.  Sistem  pakar  dapat  membantu  kita mendapatkan  lebih  banyak  informasi  tentang  penyakit  yang  diderita.  Sistem  ini  dapat  mendiagnosa berdasarkan  metode  forward  chaining.  [6] Aplikasi  yang  akan  dibuat  menggunakan  metode  waterfall. Metode  waterfall  merupakan  pendekatan  SDLC  paling  awal  yang  digunakan  untuk  pengembangan perangkat  lunak  yang  alurnya  dimulai  dari  Perencanaan,implemetasi,pengujian,dan  pemeliharaan.[7] Berdasarkan uraian di  atas,  penelitian ini akan membahas bagaimana membuat sistem pakar  yang dapat mendiagnosa penyakit stroke berdasarkan diagnosis dari gejala nya. Diagnosis melalui gejala ini bertujuan untuk  menentukan  seberapa  parah  gejala  stroke  yang  dirasakan  oleh  pasien.  Hasil  penelitian  berupa program  aplikasi  sistem  pakar  yang  mampu  mendiagnosa  penyakit  stroke  melalui  gejala  -  gejala  awal  . Keluaran sistem berupa hasil diagnosa penyakit yang dilengkapi nilai persentase seberapa parah gejala yang dialami  pasien  dengan  menggunakan  metode  forward  chaining.  Dengan  sulitnya  menemui  pakar  atau spesialis untuk  berkonsultasi,  membuat  penderita lambat  mengetahui  gejala-gejala penyakit  yang timbul pada penderita stroke.Karena hal tersebutlah makan dibutuhkan suatu alat bantu yang dapat mendiagnosa penyakit stroke berupa sistem pakar sehingga memudahkan penderita menangani penyakit stroke lebih awal pada  penderita  secara  tepat.  Sistem  pakar  merupakan  suatu  program  komputer  yang  mengandung pengetahuan  dari  satu  atau  lebih  pakar  manusia  mengenai  suatu  bidang  yang  spesifik.  Sifat  kepakaran manusia  tidak  bertahan  lama  karena  dapat  hilang  disebabkan  kematian,  berpindah  tempat  kerja,  serta jumlah pakar yang masih terbatas.[8]

## II. PENELITIAN TERKAIT
seorang penyelidik Memberikan solusi berupa penggunaan metode Forward chaining untuk mendiagnosa penyakit penyebab Pasien stroke diharapkan mampu  melakukan mendiagnosa penyakit penyebab utama pasien stroke. Jadi Tindakan awal dapat membantu mengurangi risiko stroke yang diderita. Fakta-fakta ini sesuai dengan bagian IF SO.[9] Jika fakta cocok dengan bagian IF, aturan dijalankan menjadi fakta baru. Bahan penelitian ini menggunakan data set Penelitian Rosmala Dwi, 2017 berjudul “Menggunakan Faktor Keamanan  Menentukan  jenis  penyakit  penyebab  stroke”.Teknik  Pengumpulan  Data  yang  Digunakan Penelitian  ini  adalah  studi  literatur.  Pada  tahap  ini,  penelitian  dianalisis  untuk  memahami  Metode  yang digunakan  adalah  metode  forward  chaining.Forward  chaining  adalah  teknik  pelacakan  ke  depan berdasarkan  fakta  yang  ada  untuk  mencapai  suatu  keputusan.  Kemudian  data  yang  diperoleh  dijadikan aturan menggunakan metode forwad chaining untuk dimasukan ke dalam basis. [10] Persamaan penelitian ini  dengan  penelitian  terdahulu  adalah  sama-sama  menggunakan  metode  forward  chaining.hanya  saja penelitian ini berfokus pada gejala-gejala awal terjadinya penyakit stroke. tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu masyarakat Untuk mendeteksi penyakit stroke. [11]

## III. METODE PENELITIAN

## A. Tahapan Pengembangan Perangkat Lunak

## 1. Analisis Sistem
Peneliti  mengidentifikasi  semua  masalah  yang  dihadapi  oleh  pengguna  yaitu  pakar,  setelah  itu dengan  lebih  lanjut  menguraikan  use  case  diagram,  peneliti  mengidentifikasi  komponen  sistem, objek  seperti  penyakit  dan  penyebab,  hubungan  antara  objek  dari  penyebab  ke  penyakit  pada perancangan sistem pakar dengan pengumpulan data – informasi yang ada. [12]

## 2. Perancangan Sistem
Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini berkaitan dengan metode waterfall, dimana metode pengembangan waterfall menggunakan semua tahapan sebagai metode penelitian, mulai dari tahap  desain,  analisis,  perancangan,  implementasi,  pengujian  dan  pemeliharaan.  Model  yang digunakan  adalah  model  waterfall,  yang  dapat  membantu  memecahkan  masalah  yang  berkaitan dengan  pengembangan  perangkat  lunak.[13]  Berikut  adalah  siklus  dari  metode  waterfall  yang digunakan:
Larassati, Sistem Pakar Aplikasi Diagnosa Penyebab Penyakit Stroke Menggunakan…..| 41
a. Perencanaan
Peneliti  harus  memikirkan  kebutuhan  pengguna  untuk  menyelidiki  kelayakan  pembuatan informasi  dan  penggunaan  aplikasi,  baik  teknis  maupun  teknologis,  serta  perencanaan pengembangan sistem informasi atau perangkat lunak untuk pengguna
b. Analisis
Pengguna  harus  mengidentifikasi  komponen  sistem,  objek  seperti  penyakit  dan  penyebab, hubungan antar objek menyebabkan penyakit dalam desain sistem pakar dengan mengumpulkan pengetahuan yang ada.
c. Perancangan Tahapan desain dibagi menjadi 2 yaitu:
A. formulir pendaftaran sistem pakar yang mudah digunakan untuk pengguna administrator sistemdan pengguna.
B. Merancang basis data yang diperlukan untuk mengembangkan aplikasi sistem pakar.
d. Implementasi
Setelah perancangan, peneliti baru membuat aplikasi sistem pakar yang sebenarnya.
e. Pengujian
Menguji apakah sistem yang dibuat memenuhi kebutuhan pengguna atau tidak, Jika tidak kembali ke proses langkah sebelumnya
f. Pemeliharaan
Menerapkan fungsi sistem dan melakukan perbaikan jika perlu, ketika sistem kemudian bekerja ia kembali ke fase mendesain.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Sistem yang diusulkan
Aplikasi  yang  diusulkan  dapat  mempermudah  pengguna  untuk  mencari  informasi  tentang  gejala penyakit  stroke  yang  dialaminya.  Aplikasi  ini  membutuhkan  data-  data  gejala  yang  dialami  oleh pengguna sebagai acuan untuk dapat mendeteksi penyakit stroke. [12]

## Gambar 2. Usecase Diagram
Berikut Table gejala yang digunakan untuk diagnosis dalam aplikasi stroke. Didalam tabel dibawah ini di paparkan persentase setiap gejala awal. Pada sisitem pakar ini terdapat 5 gejala awal dimana masing – masing setiap gejala bernilai 20%
Kode Penyakit Stroke Persentase Penyakit Stroke S1 20% Stroke S2 40% Stroke S3 60% Stroke S4 80% Stroke S5 100% Stroke
Table I. Data persentase Penyakit Stroke
Sedangkan Table II.  Berisi Tentang Gejala Penyakit Pada Stroke yang menjadi sample pada penelitian ini. Dimana di dalam tabel tersebut terdapat 5 gejala awal yang dirasakan oleh pasien. Melalui gejala ini dapat mengetahui hasil diagnosis penyakit stroke.
Kode Gejala Gejala Stroke D1 Sakit kepala dengan muntah D2 Rasa Metalk dimulut D3 Kesulitan melihat di satu atau kedua mata D4 Kesulitan dalam menelan D5 Masalah dalam berjalan Table II Data Gejala
Larassati, Sistem Pakar Aplikasi Diagnosa Penyebab Penyakit Stroke Menggunakan…..| 43
Berikut adalah tabel keputusan, pada tabel dapat dilihat seberapa parah gejala awal yang dirasakan pasien. Karena itulah di bentuknya sistem pakar ini sebab dapat mempermudah pasien mengetahui gejala awal melalui android saja.
Penyakit GEJALA S1 S2 S3 S4 S5 20% Stroke  40% Stroke   60% Stroke    80% Stroke     100% Stroke      Table III. Keputusan
Berikut adalah tabel rule yang berfungsi untuk memperhitungkan secara manual gejala yang dirasakan oleh  pasien  melalui  data  dari  tabel  keputusan.  Oleh  sebab  itu  tabel  rule  ini  sangat  membantu  dalam pembuatan rule.
No Rule
1 IF S2 = Sakit kepala dengan muntah THEN 20% STROKE
2 IF S4 = Kesulitan dalam menelan AND S5= Masalah dalam Berjalan THEN 40% STROKE
3 IF S2 = Rasa metalk dimulut AND S3= Kesulitan melihat disatu atau kedua mata AND S5= Masalah dalam berjalan
4 IF S1 = Sakit kepala dengan muntah AND S3= Kesulitan melihat disatu mata atau kedua mata AND S4= Kesulitan dalam menelan AND S5= Masalah dalam berjalan
5 IF S1 = Sakit kepala dengan muntah AND S2= Rasa metalk dimulut AND S3 = Kesulitan melihat disatu atau kedua mata AND S4 = Kesulitan menelan AND S5= Masalah dalam berjalan Table  IV . Mode Rule
Berdasarkan data yang dikumpulkan maka dapat dibuat nilai bobot dan rule untuk membantu peroses pembuatan basis.yang nantinya akan di gunakan untuk memberi solusi terhadap kondisi permasalahan yang ada.
Berikut adalah diagram activity dimana diagram ini menjelaskan aktifitas dari aplikasi sistem pakar ini.

## Gambar 3. Activity diagram
Gambar diatas merupakan activity diagram pada sistem pakar ini, gambar diatas menjelaskan admin dapat melakukan proses login, memilih gejala penyakit, mengecek hasil persentase penyakit dan mencetak hasil diagnosa penyakit nya. Sedangkan user hanya dapat melihat aplikasi dan memberi tahu informasi ke pada admin untuk melakukan pengecekan diagnosa penyakit.
Larassati, Sistem Pakar Aplikasi Diagnosa Penyebab Penyakit Stroke Menggunakan…..| 45 Pada gambar diatas menunjukan squence diagram yang sering digunakan atau untuk menampilkan antar objek dalam sebuah sistem. Tiap-tiap objek termasuk actor, memiliki waktu aktif yang digambarkan dengan  kolom  vertikal  yang  disebut  dengan lifeline .  Sementara  itu,  pesan  atau  perintah  digambarkan sebagai garis panah dari satu lifeline ke lifeline yang lain

## Gambar 4. Class Diagram
Gambar diatas merupakan Diagram kelas yang memberikan data berupa hubungan apa yang terjadi diantara kelas-kelas, bukan menjelaskan kejadiannya. Cllass diagram juga dapat membantu dalam memvisualisasikan struktur setiap kelas dari sebuah sistem.

## B. Implementasi
Hasil  dari  penelitian  sistem  pakar  menggunakan  metode  forward  chaining  untuk  diagnosa  penyakit stroke yaitu berupa implementasi sistem sebagai berikut.
Gambar 1. Form Login
Pada form ini pengguna untuk login ke dalam aplikasi diagnosa penyakit stroke,sebelum lanjut ke form gejala penyakit penyebab stroke.
Larassati, Sistem Pakar Aplikasi Diagnosa Penyebab Penyakit Stroke Menggunakan…..| 47

## Gambar 2 dan3. Form Gejala Penyebab Penyakit Stroke
Pada Form ini pengguna diminta untuk memilih gejala apa yang dirasakan , setelah itu barulah hasil diagnosis dapat ditentukan. Dan jika menunjukkan persentase 100% maka harus segera temui dokter.

## Gambar 4.from biodata diri pasien
Pada form ini pengguna diminta untuk mengisi data diri terlebih dahulu sebelum pindah ke form selanjutnya. Beberapa fungsi tombol navigasi:
1. Save
Tombol save digunakan untuk menyimpan Data yang telah di input
2. Update
Untuk mengubah data lama yang ada ditabel bawahnya ,sebelum mengubah dapat dilakukan pencarian berdasarkan kategori mengklik data yang diinginkan..
3. Cetak
Tombol cetak digunakan untuk membuka form cetak.
4. Add

## 48 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
Digunaka untuk menambahkan nama daftar gejala.
5. Delete Digunakan menghapus form data pasien.
From cetak diketahui untuk menginput data diri pasien.from ini digunakan untuk mencetak laporan nama daftar pasien. Dicetak berdasarkan table yang berada pada data diri pasien.
Gambar 5.From Hasil laporan
Pada from ini menampilkan hasil laporan dari diagnosis penyakit stroke.

## III. KESIMPULAN
1. Aplikasi sistem pakar ini dapat mengatasi permasalahan untuk dapat menampilkan hasil diagnosa secara cepat dan akurat berdasarkan penyakit dan gejala yang diinputkan oleh user dimanapun dan kapanpun.
2. Aplikasi ini memungkinkan para profesional untuk memberikan informasi tentang stroke kepada pasien stroke dengan menghubungkan program ini di masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Karim, G. W. Nurcahyo, and S. Sumijan, “Sistem Pakar dalam Mengidentifikasi Gejala Stroke Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  pp.  221–226,  2021,  doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.69.
[2] J. Nasir and Z. H. Gultom, “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Pada Sepeda Motor Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 42–58, 2018, doi: 10.31849/digitalzone.v9i1.1075.
[3] S. Sunardi and E. Sukaedah, “Model Nursing Early Warning System Score (Newss) Dengan Aplikasi Tehnologi  Informasi Sebagai Pengkajian Deteksi Kegawatan Pada Klien Stroke Di Rs Kabupaten Tangerang,” J.  Med.  (Media  Inf.  Kesehatan) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  242–253,  2018,  doi: 10.36743/medikes.v5i2.63.
[4] N.  A.  Y.  S.  Adilla  Laela  Tusifaiyah,  “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Untuk  Diagnosa Penyakit  Penyebab  Stroke,” Infos  J. ,  vol.  14,  no.  1,  p.  97,  2018,  [Online].  Available: www.nusamandiri.ac.id
[5] M.  Syafiq et  al. ,  “Aplikasi  Mobile  (Lide)  Untuk  Diagnosis  Tingkat  Resiko  Penyakit  Stroke Menggunakan PTVPSO-SVM,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 2, p. 147, 2016, doi: 10.25126/jtiik.201632190.
[6] D. Kurniadi,  A. Mulyani,  and S. Rahayu,  “Implementasi  Metode  Forward Chaining Pada  Sistem
Larassati, Sistem Pakar Aplikasi Diagnosa Penyebab Penyakit Stroke Menggunakan…..| 49 Pakar Diagnosis Keperawatan Penyakit Stroke Infark,” Aiti , vol. 17, no. 2, pp. 104–117, 2021, doi: 10.24246/aiti.v17i2.104-117.
[7] N.  K.  Diah  Purnamayanti,  N.  Y.  Pari  Usemahu,  F.  H.  M,  and  M.  K.  Layun,  “Aplikasi  Latihan Rentang Gerak Dengan Berbagai Pendekatan Pada Pasien Stroke,” J. Kesehat. , vol. 13, no. 1, pp. 22–34, 2020, doi: 10.23917/jk.v13i1.11098.
[8] S. Wiwit, “Metadata, citation and similar papers at core.ac.uk 4,” Донну , vol. 5, no. December, pp. 118–138, 2015.
[9] R. Rachman, “Implementasi Case Based Reasoning Mendiagnosa Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma  Probabilistic  Symmetric,” J.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  10–16,  2021,  doi: 10.31294/ji.v8i1.8563.
[10] H. Z. rizky Robby, “Sistem Pakar Menentukan Penyakit Hipertensi Pada,” Sist. Pakar Menentukan Penyakit Hipertens. Pada Ibu Hamil Di RSUD Adjidarmo Rangkas Bitung Provinsi Banten , vol. 09, pp. 30–34, 2020.
[11] J.  Kanggeraldo,  R.  P.  Sari,  and  M.  I.  Zul,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Stroke Hemoragik  dan  Iskemik  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 498–505, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.268.
[12] R. S. Laily, “Hubungan Karakteristik Penderita dan Hipertensi dengan Kejadian Stroke Iskemik,” J. Berk. Epidemiol. , vol. 5, no. 1, pp. 48–59, 2017, doi: 10.20473/jbe.v5i1.
[13] Y. Irawan, “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT STROKE DENGAN ( Studi Kasus Rumah Sakit Umum Daerah Selasih Pangkalan Kerinci ),” Riau J. Comput. Sci. , vol. 7, no. 01, pp. 47–52, 2021, [Online]. Available: https://e-journal.upp.ac.id/index.php/RJOCS/article/view/2074