Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING PADA PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSIS AWAL DEMAM BERDARAH
[1] Sri Lestanti, [2] Sabitul Kirom, dan [3] Dini Kustiari
[1],[2,[3] Universitas Islam Balitar
Abstrak: Demam  berdarah  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  gigitan nyamuk Aedes aegypti betina yang terinfeksi oleh arboviruses, dan bersifat menular berbahaya.  Dalam  penyelesaiannya  membutuhkan  suatu  alat  yang  dikenal  sebagai sistem  pakar.  Sistem  pakar  ini  yang  akan  membantu user mendiagnosis  suatu penyakit  serta  memberikan  pengetahuan  yang  dibutuhkan  terkait  penyakit  demam berdarah.  Aplikasi  ini  dibangun  untuk  diagnosis  awal  demam  berdarah  dengan menggunakan    penerapan    Metode Forward  Chaining .  Hasil  dari  pengujian menunjukkan  aplikasi  ini  dapat  digunakan  secara  efektif  untuk  mendiagnosis penyakit demam berdarah.
Kata kunci : Demam Berdarah, Metode Forward Chaining, Sistem Pakar

## I. P ENDAHULUAN
Forward  Chaining adalah  metode  pencarian  /  penarikan  kesimpulan  yang berdasarkan    pada  data  atau  fakta  yang  ada  menuju  ke  kesimpulan.  Penelusuran dimulai dari fakta yang ada lalu bergerak maju melalui premis-premis untuk menuju ke  kesimpulan  / bottom  up  reasoning . Forward  chaining melakukan pencarian  dari suatu  masalah  kepada  solusinya.  Jika  klausa  premis  sesuai  dengan  situasi,  maka proses akan memberikan kesimpulan.
Demam berdarah  merupakan penyakit yang disebabkan  oleh gigitan nyamuk Aedes  aegypti betina  yang  terinfeksi  oleh arboviruses, dan  bersifat  menular berbahaya. Perjalanan penyakit akibat infeksi virus dengue sulit diprediksi. Biasanya pasien  mengalami  fase  demam  selama  2  sampai  7  hari  yang  diikuti  oleh  fase  kritis demam selama 2 sampai 3 hari. Pada saat fase kritis ini, pasien biasanya sudah tidak mengalami  demam,  tetapi  berpeluang  untuk  menuju  ke  Demam  Berdarah Dengue (DBD) maupun Syndrom Shock Dengue yang dapat bermuara pada kondisi fatal jika tidak  diberikan  pengobatan  yang  adekuat.  Kematian  yang  dialami  pasien  demam berdarah  sebagian  besar  akibat  terjadinya  perdarahan  dan shock .  Apabila  terjadi perdarahan  atau shock maka  harus  segera  diberikan  pengobatan  secara  cepat  dan tepat. Penetapan diagnosis secara tepat disertai dengan pengobatan yang akurat dapat menurunkan angka kematian akibat penyakit ini (Djunaedi, 2006).
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
Berdasarkan  data  dari  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Blitar,  pada  bulan  Januari hingga pertengahan bulan Maret 2016 ditemukan sebanyak 138 kasus penderita DBD dan lima orang di antaranya meninggal dunia. Lima orang tersebut berasal dari lima kecamatan yang berbeda di Kabupaten Blitar. Selain di Kabupaten Blitar, kasus DBD juga  terjadi  di  Kota  Blitar.  Berdasarkan  data  dari  Dinas  Kesehatan  Kota  Blitar, diketahui  bahwa  sampai  pada  bulan  Februari  tercatat  sebanyak  63  kasus  penyakit DBD.  Kasus  penderita  demam  berdarah  kebanyakan  terjadi  pada  anak-anak.  Selain itu, kasus penderita demam berdarah juga ditemukan pada orang dewasa.
Pemahaman masyarakat  Kabupaten  Blitar tentang  bahaya DBD masih  kurang. Pemahaman yang minim, mengakibatkan  masyarakat  menjadi kurang waspada  akan bahaya  yang  ditimbulkan  oleh  nyamuk Aedes  aegypti ini,  sehingga  masih  ada  saja warga  yang jatuh sakit. Hal inilah yang juga membuat pasien cenderung mengalami keterlambatan  penanganan.  Bisa  dipastikan  jika  terjadi  keterlambatan  penanganan, pasien  akan  mengalami  fase  sakit  yang  lebih  parah  atau  berada  pada  kondisi  fatal. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  rancangan  sistem  pakar  yang  dapat  membantu masyarakat atau pasien untuk mendiagnosis awal gejala demam berdarah.
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer  yang  dirancang  untuk  memodelkan  kemampuan  menyelesaikan  masalah seperti layaknya seorang pakar. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan atau inference rules dengan basis  pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau  lebih  pakar  dalam  bidang tertentu.  Kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  untuk  penyelesaian masalah  tertentu.  (Turban,  at  al.,  2005).  Menurut  Durkin  (1994)  komponen  utama pada  struktur  sistem  pakar  meliputi  Basis  Pengetahuan  / Knowledge  Base ,  Mesin Inferensi  / Inference  Engine,  Working  Memory ,  dan  Antarmuka  Pemakai  / User Interface.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Dusun  Kaotan,  Desa  Jeding,  Kecamatan Sanankulon  Kabupaten  Blitar.  Adapun  waktu  pelaksanaannya  dimulai  dari  bulan Januari sampai Juli 2017.

## B. Identifikasi Permasalahan
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  terhadap  permasalahan  yang  ada  pada Dusun Kaotan,  Desa  Jeding, Kecamatan  Sanankulon Kabupaten  Blitar. Berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan peneliti terhadap warga Dusun Kaotan, Desa Jeding, Kecamatan  Sanankulon  Kabupaten  Blitar  diketahui  bahwa  terdapat  permasalahan yang berkaitan dengan kesehatan masyarakat di daerah tersebut. Permasalahn tersebut berkaitan  dengan  pemahaman  masyarakat tentang  bahaya  DBD  yang masih  kurang.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
136
Pemahaman  yang  minim,  mengakibatkan  masyarakat  di  daerah  tersebut  menjadi kurang waspada akan bahaya yang ditimbulkan oleh nyamuk Aedes aegypti , sehingga masih  ada  saja  warga  yang  jatuh  sakit.  Hal  inilah  yang  juga  membuat  pasien cenderung  mengalami  keterlambatan  penanganan.  Jika  terjadi  keterlambatan penanganan  maka  tidak  menutup  kemungkinan  pasien  akan  mengalami  fase  sakit yang  lebih  parah  atau  berada  pada  kondisi  fatal.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu rancangan  sistem  pakar  yang  dapat  membantu  masyarakat  atau  pasien  untuk mendiagnosis awal gejala demam berdarah.

## C. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  informasi  dan  data  yang  diperlukan dalam  penelitian.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  yang berkaitan  dengan  penyakit  DBD.  Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian ini sebagai berikut.
1. Studi Literatur
Berupa pengumpulan informasi dan mempelajari materi serta sumber-sumber data yang diperlukan untuk membangun sistem yang berhubungan dengan penelitian ini.  Literatur-literatur  diambil  dari  penelitian  sebelumnya  maupun  dari  beberapa buku, skripsi, dan jurnal-jurnal ilmiah, baik dalam negeri maupun luar negeri.

## 2. Wawancara
Kegiatan wawancara  dilakukan secara langsung ( face  to face ) antara  peneliti dengan  masyarakat  Dusun  Kaotan,  Desa  Jeding,  Kecamatan  Sanankulon  Kabupaten Blitar  dan  pakar  kesehatan  di  bidang  penyakit  DBD.  Tujuan  wawancara  tersebut untuk  memperoleh  data  yang  dapat  menjelaskan  ataupun  menjawab  suatu permasalahan dalam penelitian.

## 3. Observasi
Observasi  dilakukan  secara  langsung  oleh  peneliti  di  Dusun  Kaotan,  Desa Jeding,  Kecamatan  Sanankulon  Kabupaten  Blitar.  Observasi  dilakukan  untuk mendapatkan data yang akurat yang digunakan dalam penelitian.

## D. Perancangan Sistem
Pada tahap ini dijelaskan mengenai perancangan sistem yaitu sebagai berikut.
1. Flowchart
Flowchart merupakan  gambar  atau  bagan  yang  memperlihatkan  urutan  dan hubungan  antar  proses  beserta  instruksinya. Flowchart pada  penelitian  ini  berupa Flowchart Sistem. Flowchart Sistem merupakan bagan yang menunjukkan alur kerja atau apa yang sedang dikerjakan di dalam sistem secara keseluruhan dan menjelaskan urutan  dari  prosedur-prosedur  yang  ada  di  dalam  sistem. Flowchart Sistem  dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar 1.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
137
Gambar 1 Flowchart Proses Penalaran Sistem Pakar Diagnosis Awal Demam Berdarah menggunakan Foward Chaining

## 2. Data Flow Diagram (DFD)
DFD merupakan salah satu cara untuk memodelkan proses dalam analisis dan perancangan  perangkat  lunak.  DFD  perancangan  sistem  yang  akan  dibangun  pada penelitian ini dapat ditunjukan pada gambar 2 dan 3 berikut.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## (a) Data Flow Diagram Level 0
Diagram  konteks  merupakan  diagram  yang  terdiri  atas  suatu  proses  yang menggambarkan  ruang  lingkup  suatu  sistem.  Diagram  konteks  adalah  level  yang paling  tinggi  dari Data  Flow  Diagram  (DFD), yang  menggambarkan  keseluruhan input ke sistem dan output dari sistem.
(b) Data Flow Diagram Level 1
Gambar 3 DFD Level 1

## Gambar 2 DFD Level 0
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
Pada diagram tersebut dijelaskan jenis proses dalam sistem. Level ini terdapat 6 proses  yang  bersesuaian  dengan  fungsi  dari  setiap halaman  yang  ada  dan  mampu menyimpan hasilnya dalam database.
(c) Entity Relational Diagram

## Gambar 4 Entity Relational Diagram
Keterangan  dari  gambar  4  tersebut  sebagai  berikut.  Pada Entity  Relational Diagram dijelaskan  semua  tabel  yang  akan  digunakan  pada  sistem  pakar  diagnosis awal demam berdarah.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem

## Gambar 4 Halaman Utama
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
140

## Gambar 5 Halaman Diagnosis Penyakit

## B. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  ini  menggunakan  kuisioner  yang  disebarkan  kepada responden. Responden dalam penelitian ini adalah ibu-ibu PKK dan kelompok tani di Dusun  Kaotan,  Desa  Jeding,  Kecamatan  Sanankulon,  Kabupaten  Blitar.  Keterangan nilai  yang  digunakan  sebagai  berikut.  “SS”  adalah  “Sangat  Setuju”,  “S”  adalah “Setuju”, “KS” adalah “Kurang Setuju”, dan “TS” adalah “Tidak Setuju”.
(1) Rekapitulasi Desain Sistem
Nilai total aspek desain sistem  = 2940
1. SS =1000/2940 x 100%   = 34,01%
2. S   = 1430/2940 x 100%  = 48,63%
3. KS= 500/2940x 100%   = 17,00%
4. TS = 10/2940 x 100% = 0,34%
(2) Rekapitulasi Kesesuaian sistem
Nilai total aspek kesesuaian sistem = 3050
1. SS =1000/3050 x 100%   = 32,78%
2. S   = 1580/3050 x 100%  = 51,80%
3. KS=460/3050 x 100%   = 15,08%
4. TS = 10/3050 x 100% = 0,32%
p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
141

## (3) Rekapitulasi Kemudahan Sistem
Nilai total aspek kemudahan sistem = 2700 1. SS =1000/2700x 100%  = 37,00%
2. S   = 1290/2700 x 100%  = 47,78%
3. KS=400/2700 x 100% = 14,81%
4. TS = 10/2700 x 100% = 0,37%
Berdasarkan hasil dari pengujian tersebut diketahui bahwa pada bagian desain sistem sebanyak 48,63% menyatakan setuju dengan tampilan sistem pakar diagnosis awal  demam  berdarah  ini.  Indikasi  ini  menyatakan  bahwa  sistem  pakar  diagnosis awal  demam  berdarah  memiliki  tampilan  antar  muka  yang  menarik.  Pada  sub-bab kesesuaian  sistem,  sebanyak  51,80%  responden  menyatakan  setuju  dengan kesesuaian sistem pakar diagnosis awal demam berdarah ini. Sub-bab terakhir dalam responden ini adalah kemudahan sistem yakni berkaitan dengan mudah tidaknya user menggunakan  sistem  pakar  ini.  Sebanyak  47,78%  responden  menyatakan  setuju dengan kemudahan sistem pakar diagnosis awal demam berdarah ini.

## IV. S IMPULAN DAN S ARAN

## A. Simpulan
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dibahas  dan  diselesaikan  melalui laporan ini, maka kesimpulan dari penelitian ini sebagai berikut.
a. Sistem  pakar  diagnosis  awal  demam  berdarah  ini  dibutuhkan  masyarakat  umum. Sistem  ini  dirancang  dengan  desain  yang  cukup  menarik  dan  mempunyai  menu- menu  yang  mampu  mendukung  berlangsungnya  proses  diagnosis.  Persesntase yang  diraih  pada  kesesuaian  sistem  ini  adalah  sebesar  48,63%.  Angka  ini menunjukkan  bahwa  responden  menyetujui  desain  sistem  pakar  diagnosis  awal demam berdarah.
b. Sistem  pakar  diagnosis  awal  demam  berdarah  yang  telah  dibuat  melingkupi inovasi dengan memanfaatkan data di dalamnya. Metode Forward Chaining yang diimplementasikan dalam sistem ini mendapatkan respon sebesar 51,80%. Dengan persentase  perolehan  tersebut,  responden  menyetujui  kesesuaian  sistem  pakar diagnosis awal demam berdarah ini.
c. Penerapan sistem pakar ini dapat diakses menggunakan Personal Computer (PC) untuk  dapat  digunakan  mendiagnosis  awal  demam  berdarah.  Sebanyak  47,78% responden menyatakan setuju dengan kemudahan dalam penggunaan sistem ini.

## B. Saran
Berikut beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut dari aplikasi ini.
c. Menu  dan  fitur  pada  aplikasi  ini  masih  dapat  ditambahkan  dengan  menu  yang lain bergantung dari kebutuhan.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
d. Aplikasi ini dapat dikembangkan lagi, misalnya digunakan untuk penyakit yang lain .

## V. D AFTAR P USTAKA
Djunaedi,  Dj.  2006. Demam  Berdarah:  Epidemologi,  Immunopatologi, Patogenesis, Diagnosis, dan Penatalaksanaanya . Malang: UMM Press. Durkin,  J.  1994. Expert  System  Design  and  Development .  London:  Prentice  Hall International Edition, Inc.
Satari, H.  I. dan Mila M. 2005. Demam Berdarah Perawatan di Rumah dan Rumah Sakit . Puspa Swara: Jakarta.
Turban, E., Aronson, J.E., Ting, P.L., 2005. Decision Support System and Intelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) jilid 1. Yogyakarta: Andi.