## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200

## Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi Emerging Dengan Metode Forward Chaining
Yusuf Gunawan * , Neni Mulyani, Andi Sapta
Program Studi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* yusufgunawan2233@gmail.com, 2 nenimuliani@gmail.com, 3 saptaandy@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yusufgunawan2233@gmail.com Submitted: 26/08/2022 ; Accepted: 30/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak- Penyakit penyakit Infeksi Emerging (PIE) yang muncul dan menyerang suatu populasi untuk pertama kalinya atau telah ada sebelumnya namun meningkat dengan sangat cepat, baik dalam jumlah kasus baru di dalam satu populasi. Strukturnya yang bervariasi  memungkinkan  PIE  melakukan  banyak  fungsi  dan  mengalami  permasalahan  umum  seperti  penyakit  pada  PIE  yang berakibat  fatal  jika  tidak  segera  diketahui  gejalanya.  Dalam  mendiagnosis  penyakit  PIE  pada  manusia,  para  dokter  masih menggunakan cara yang sederhana dengan mengamati gejala-gejala yang ada pada PIE pasien sehingga untuk memastikan suatu penyakit  PIE  yang  diderita  pasien  memerlukan  waktu  sehingga  pasien  selalu  antri  untuk  melakukan  konsultasi.  Dalam  hal  ini dibutuhkan sebuah media yang bertindak sebagai seorang pakar untuk membantu dokter, mengingat keterbatasaan pengetahuan mengenai penyakit PIE dan kurangnya tenaga penyuluhan untuk mengadakan sosialisasi perawatan dan pencegahan penyakit PIE. Model inferensi yang digunakan dalam pembuatan sistem pakar ini adalah penalaran maju (Forward Chaining) sedangkan teknik pencarian menggunakan depth first search. Penentuan dalam mendiagnosa sistem pakar dilakukan melalui proses konsultasi antara sistem dan pengguna. Jawaban disesuaikan dengan aturan yang berada di dalam sistem, jika jawaban dimasukkan sesuai aturan yang berlaku, maka sistem akan memberikan hasil diagnosa berupa informasi penyakit PIE yang diderita. Dengan adanya sistem pakar dengan metode Forward Chaining dapat menghasilkan keputusan penyakit PIE yang diderita dengan melalui proses pelackan gejala dengan logika IF-Then sehingga menghasilak penyakit yang diderita serta solusi penanganannya.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Penyakit PIE; Forward Chaining; Diagnosa; Solusi
Abstract -Emerging Infectious Diseases (PIE) that appear and attack a population for the first time or have existed before but are increasing very rapidly, both in the number of new cases in a population. Its varied structure allows PIE to perform many functions and experience common problems such as the disease in PIE which can be fatal if the symptoms are not immediately recognized. In diagnosing PIE in humans, doctors still use a simple method by observing the symptoms of a patient's PIE so that it takes time to ensure that a patient suffers from PIE so that the patient is always queuing for a consultation. In this case, a media that acts as an expert is needed to help doctors, given the limited knowledge about PIE disease and the lack of counseling staff to conduct socialization of PIE treatment and prevention. The inference model used in making this expert system is forward chaining, while the search technique uses depth first search. Determination in diagnosing expert systems is done through a consultation process between  the  system  and  the  user.  The  answer  is  adjusted  to  the  rules  in  the  system,  if  the  answer  is  entered  according  to  the applicable rules, the system will provide diagnostic results in the form of information on the PIE disease suffered. With the existence of an expert system with the Forward Chaining method, it can produce a decision on the PIE disease suffered by going through the symptom tracking process with IF-Then logic so that it produces the disease suffered and the solution for its handling.
Keywords: Expert System; Pie Disease; Forward Chaining; Diagnosis; Solution

## 1. PENDAHULUAN
Seiring perkembangan teknologi, yakni dikembangkan pula suatu teknologi yang mampu mengadopsi proses dan cara berfikir manusia yaitu teknologi Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Adapun Kecedasan Buatan atau yang lebih dikenal dengan Sistem pakar adalah salah satu bagian dari pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan oleh satu atau banyak pakar ke dalam satu area pengetahuan tertentu sehingga setiap orang dapat menggunakannya untuk memecahkan  berbagai  masalah  yang  bersifat  spesifik,  dalam  hal  ini  adalah  permasalahan  diagnosa  gejala  Infeksi Emerging (PIE). Penyakit Infeksi Emerging sekarang ini belum dapat dideteksi secara dini dan penyebabnya belum bisa  di  diketahui.  Penyakit  PIE  ini  merupakan penyakit  infeksi  yang  mematikan  dan  belum  bisa  dicegah  dan  cara penyembuhannya pun masih menjadi bahan perdebatan [1].
Penyakit Infeksi Emerging (PIE) adalah penyakit yang muncul dan menyerang suatu populasi untuk pertama kalinya atau telah ada sebelumnya namun meningkat dengan sangat cepat, baik dalam jumlah kasus baru di dalam satu  populasi,  atau  penyebarannya  ke darah  geografis  yang  baru  ( re-emerging  infectious  disease ).  Dari  pengertian tersebut dapat diambil gambaran bahwa PIE adalah kondisi new dan re tergantung pada sejarah penyakit tersebut di suatu  negara.  Dikatakan new apabila  penyakit  ini  adalah  penyakit  yang belum  pernah  ada  sebelumnya,  sedangkan apabila penyakit ini sebelumnya sudah ada namun jumlahnya meningkat secara cepat dan berpotensi  menimbulkan wabah[2].
Penyakit  Infeksi  E merging dapat  disebabkan  oleh  infeksi  virus,  bakteri,  dan  PIE.  Di  Indonesia  sendiri, kementerian kesehatan telah menetapkan jenis penyakit, yang menyebabkan kedaruratan kesehatan masyarakat yang meresahkan  dunia  yaitu:  pes,  kolera, meningitis , yellow  fever ,  hanta  virus,  SARS  ( Severe  Accute  Respiatory Syndrome ),  Ebola, japanese  encephalitis ,  poliomielitis  akut,  anthrax,  virus  nipah,  flu  burung.  Di  dalam  peraturan tersebut  dijelaskan  bahwa  salah  satu  upaya  pencegahan  dan  penanggulangan emerging disease dilakukan  dengan melakukan  kegiatan  karantina  kesehatan  di  pintu  masuk  dan  di  luar  pintu  masuk  negara  yang  meliputi  kegiatan pengawasan lalu lintas orang, barang dan alat angkut dengan cepat dan tepat sesuai prosedur [2].  Di kabupaten Asahan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200
sudah ada masyarakat yang terjangkit penyakit PIE ini yang merupakan bagian dari infeksi akut saluran pernafasan bagian  atas  serta  infeksi  penyakit  usus  lainnya.  Banyaknya  pasien  yang  mengalami  penyakit  PIE  tidak  dapat didiagnosa dengan cepat karena pasien tidak dapat melakukan konsutasi ketika mereka sudah merasakan gejala awal karena  mahal  biaya  konsultasi  ke  dokter  spesialis  dan  juga  terbatas  nya  waktu  dokter  sehingga  dalam  proses pendiagnosa setiap pasien harus terlebih dahulu antri. Dapat dilihat pada tabel 1.1 bagian dari kasus penyakit PIE di daerah Kabupaten Asahan.
Tabel 1. Sepuluh Penyakit Terbesar di Kabupaten Asahan Tahun 2021
No Jenis Penyakit Jumlah Kasus 1 Hypertensi 10 204 2 Ispa 9 718 3 Diabetes Melitus 7 013 4 Dyspepsia 6 021 5 Infeksi Akut Saluran Pernafasan Atas 5 574 6 Diare 3 084 7 Infeksi Penyakit Usus Lainnya 2 800 8 Penyakit Lainnya 2 523 9 Penyakit Kulit Alergi 2 191 10 Penyakit pada Otot & Jaringan Pengikat 1 740
(Sumber: BPS Kabupaten Asahan, 2021)
Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah  sebagaimana yang  dipikirkan  oleh  pakar.  Pakar  yang  dimaksud  adalah  orang  yang  mempunyai  keahlian  khusus,  dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Sistem pakar disebut juga program Artificial Intellegence yang menggabungkan pangkalan pengetahuan ( knowledge base ) dengan sistem inferensi Sistem pakar ini  dapat  mendeteksi  potensi  seorang  pasien  mengidap  penyakit  tertentu  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dirasakan seperti layaknya berkonsultasi dengan seorang dokter.
Salah satu keuntungan aplikasi sistem pakar yaitu memungkinkan pengguna yang bukan seorang pakar pada bidang tertentu dapat mengerjakan tugas dari seorang pakar, dengan adanya aplikasi sistem pakar, maka masyarakat tidak harus ke rumah sakit atau konsultasi langsung ke dokter. Cukup dengan membuka aplikasi dan memasukkan data  diagnosa  yang  dialami  maka  keluar  keterangan  jenis  penyakit  apa  yang  dideritanya.  Apabila  penyakit  yang diderita sudah parah dan harus membutuhkan pengobatan langsung maka segera ke rumah sakit dan konsultasi ke dokter agar dilakukan pengobatan secara maksimal.
Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dirasa perlu untuk menerapkan metode Forward Chaining dalam sebuah sistem yang dapat meniru sistem berfikir seorang penelitiapakar dalam hal ini adalah dokter spesialis penyakit Dalam. Penelitian yang terdahlu pernah dilakukan oleh Teuku, 2020, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan  Metode Forward  Chaining .  Sistem  pakar  dapat  digunakan  untuk  membantu  masyarakat  dalam mendiagnosa awal penyakit ISPA. Sistem dapat menerapkan kemampuan layaknya seorang pakar dalam memberikan solusi untuk diagnosa penyakit ISPA. Tampilan interface sederhana sehingga dapat memudahkan pengguna dalam berinteraksi dengan sistem. Hasil pengujian validitas menunjukkan tingkat akurasi sistem yang dibuat sebesar 94% dengan  menggunakan  100  data  uji  coba.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  itu  menggunakan Forward  Chainin g yang  merupakan    metode  dimulai  dengan  memasukkan  sekumpulan  fakta  yang  diketahui  ke  dalam  memori  kerja ( working  memory )  yang  berupa  fungsi-fungsi  untuk  menjalankan Forward  Chaining itu  sendiri,  kemudian menurunkan fakta baru berdasarkan aturan yang premisnya cocok dengan fakta yang diketahui untuk menghasilkan suatu  kesimpulan[3].  Di  dalam  kasus  ini  metode Forward  Chaining dapat  membantu  proses  identifikasi  dengan mencocokkan gejala dari suatu penyakit sesuai dengan aturan yang ada. Setelah penyakit tersebut teridentifikasi, maka sistem  pakar  ini  akan  melanjutkkan  mengenai  cara  tindakan  pengobatan    dari  penyakit  yang  telah  teridentifikasi tersebut [4]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  memudahkan peneliti  dalam  melakukan  penelitian  karena  akan  menjadi  landasan  dalam penelitian, dapat dilihat pada gambar berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  yang  telah  digambarkan  di  atas,  maka  dapat  diuraikan  pembahasan masing-masing tahap dalam penelitian adalah:
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalahnya dalam penelitian ini adalah menemukan masalah-masalah yang terjadi pada pasien yang mengalamai gejala penyakit PIE sehingga sistem akan dapat menentukan permasalahan bagi pasien yang memiliki penyakit PIE, membantu pasien dalam mengatasi solusi dan pengobatan serta penanganan penyakit tersebut.
b. Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  sistem  yang  sedang  berlangsung,  dengan  demikian  diharapkan  peneliti  dapat menemukan  kendala-kendala  dan  permasalahan  yang  terjadi  untuk  memudahkan  proses  mendiagnosa  penyakit PIE dengan menggunakan data yang telah dikumpul dari dokter penyakit dalam yang ada di Rumah Sakit Umum H. Abdul Manan Simatupang Kisaran sehingga peneliti dapat mencari solusi dari permasalahan tersebut.
c. Perancangan Sistem
Suatu tahapan kegiatan yang dilakukan seseorang atau kelompok dalam merancang atau membuat sistem sebelum sistem  dibuat  dengan  tujuan  sistem  yang  dibangun  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam  memecahkan  atau  dengan kebutuhan pengguna berkaitan dengan pengolahan, pengelolaan dan perolehan informasi yang diinginkan.
d. Pembangunan Sistem
Tahap  Pembangunan  merupakan  tahap  penyusunan  program  aplikasi  untuk  menarik  kesimpulan.  Untuk menghasilkan  program  maka  dilakukan  analisa  data  dengan  menggunakan  metode Forward  Chaining dengan penalaran  logika  menggunakan  IF-Then.  Sistem  ini  diimplementasikan  kedalam  bahas  pemrograman  PHP  dan database MySQL.
e. Uji Coba Sistem
Uji coba sistem dilakukan setelah pembuatan modul sistem selesai dibuat dengan percobaan pada komputer user interface. Dengan melakukan uji coba ini dapat diketahui kekurangan sistem yang telah dibuat berjalan dengan baik, apakah sistem yang dibuat sesuai dengan perancangan pada sistem yang dirancang, dan apakah penanganan kesalahan berfungsi dengan baik.
f. Implementasi Sistem
Suatu  proses  untuk  menempatkan  sistem  informasi  baru  ke  dalam  sistem  yang  sudah  ada  (sistem  lama).  Pada kesempatan ini penulis akan membahas tahapan dalam melakukan implementasi sistem pakar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Sistem

## 3.1.1 Analisis Masalah
Untuk  mengidentifikasi  masalah,  maka  harus  dilakukan  analisis  terhadap  kinerja,  informasi,  keamanan  aplikasi, efesiensi dan pelayanan terhadap pengguna sistem. Dari analisis ini biasanya terdapat beberapa masalah  dari beberapa masalah tersebut ditemukan sebuah masalah utama dari sistem yang sedang dianalisa.
Adapun masalah-masalah dari sistem yang sedang berjalan adalah sebagai berikut :
a. Pasien tidak bisa secara langsung dapat melakukan konsultasi dengan dokter sepesialis penyakit Infeksi Emerging karena mahalnya biaya dan terbatas waktu dalam melakukan aktifitas di rumah sakit .
b. Sulitnya  mendapatkan  informasi  tentang  penyakit  Infeksi  Emerging  dan  gejalanya  sehingga  sulit  untuk  dapat mendiagnosa penyakit tersebut.
c. Gejala yang dialami pasien karena penyakit Infeksi Emerging masih dianggap remeh dalam hal pengobatannya.

## 3.1.2 Aliran Sistem Lama
Aliran sistem informasi merupakan suatu bagan yang menggambarkan arus logika dari data yang akan diproses dari awal suatu program sampai akhir program. Analisis prosedur yang sedang berjalan pada Rumah Sakit Umum H. Abdul Manan Simatupang dapat dijabarkan secara rinci prosedur berikut ini:
a. Pegawai menyerahkan formulir kepada pasien, kemudian pasien mengisi data pasien dan menyerahkan  kepada pegawai.
b. Pegawai memberikan nomor antrian kepada pasien.
c. Pasien menunggu antrian untuk konsultasi dan pegawai memanggil nomor antrian pasien tersebut.
d. Pasien menemui dokter spesialis penyakit dalam untuk melakukan konsultasi/diagnosa.
Dokter  spesialis  merekap  data  konsultasi/diagnosa  maka  memberikan  hasil  diagnosa  ke  pegawai  kemudian pegawai memberikan ke pasien. Pasien disini dapat mengetahui hasil diagnose agar lebih memahami penanganan apa yang diberitahu oleh dokter. Berikut ini aliran sistem informasi lama pada pencarian diagnosa pada penyakit Infeksi Emerging di tampilkan pada gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200
Analisis Sistem Yang Berjalan Diagnosa Penyakit Infeksi Emerginh Pada R.S.U. H. Abdul. M.S Kisaran
Pasien Pegawai Formulir Data Pasien yang telah diisi Ambil Nomor antrian Formulir Data Pasien yang telah diisi Memanggil nomor Antrian A Nomor Antrian Formulir Isian Formulir Isian Mengisi Formulir Dokter Spesialis Penyakit Dalam Nomor Antrian Menunggu Antrian Melakukan Konsultasi Berikan resep Obat Resep Obat Resep Obat Gambar 2. Aliran Sistem Lama

## 3.1.3 Aliran Prosedur Baru
Analisis prosedur yang diusulkan pada  Rumah Sakit Umum H. Abdul Manan Simatupang  dapat dijabarkan secara rinci pada prosedur berikut ini:
Pasien Sistem Pakar
Data Pasien Pilh Gejala Data Pasien Database Input Data Psien Input Data Psien Data Pasien Hasil Diagnosa Hasil Diagnosa Gambar 4. Aliran Prosedur yang diusulkan
a. Pasien melakukan diagnosa ke sistem diagnosa penyakit Infeksi Emerging dan pasien memasukkan jenis gejala yang dialami.
b. Sistem akan menampilan pilihan berupa gejala-gejala apa saja yang diderita  pasien yang berguna sebagai basis pengetahui bagi sistem dalam mendiagnosa penyakit Infeksi Emerging.
c. Pasien akan memilih dengan memberikan ceklis pada pilihan gejala-gejala yang di ajukan oleh sistem berdasarkan gejala-gejala apa saja yang diderita pasien.
d. Dengan menganalisa data penyakit dang ejala dengan menghasil data relasi maka sistem akan memberikan hasil berdasarkan gejala-gejala yang diderita oleh pasien. Hasil berupa data penyakit dan solusi penanganannya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200

## 3.1.4 Analisa Data

## 3.1.4.1 Data Penyakit Infeksi Emerging
Jenis  penyakit  infeksi  emerging  diperoleh  dari  sumber  referensi  dan  wawancara  dengan  dokter  spesialis  penyakif dalam di Rumah Sakit Haji Abdul Manan Simatupang Kisaran. Data penyakit dari jenis-jenis macam penyakit infkesi emerging dapat dijelaskan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Penyakit Emerging Kode Nama Penyakit Definisi p001 Flu Burung Flu  burung  adalah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  infeksi  virus  influenza  tipe  A  yang ditularkan oleh unggas ke manusia. Ada banyak jenis virus flu burung, tetapi hanya beberapa yang dapat menyebabkan infeksi pada manusia. Flu burung pernah mewabah di Asia, Afrika, Timur  Tengah,  serta  beberapa  bagian  Eropa,  dan  menyebabkan  kematian  pada  sebagian penderitanya.  Menurut  World  Health  Organization  (WHO),  virus  flu  burung  jenis  H5N1 telah menjangkiti 862 orang di seluruh dunia dan menyebabkan kematian pada 455 orang hingga tahun 2020 p002 Ebola
Ebola adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh virus dan dapat berakibat fatal jika tidak segera  ditangani.  Penyakit  ini  pertama  kali  ditemukan  di  Afrika  pada  1976.  Virus  Ebola sendiri  awalnya  hidup  pada  tubuh  hewan,  kemudian  menjangkiti  manusia  melalui  darah hewan yang sudah terkontaminasi virus. Ebola adalah salah satu dari beberapa jenis virus penyebab demam berdarah, yang disebabkan oleh infeksi virus dari famili Filoviridae, genus Ebolavirus p003 Diare persisten
Penyakit Virus Nipah disebabkan oleh Virus Nipah yang tergolong dalam genus Henipavirus dan famili Paramyxoviridae. Penyakit virus nipah dapat menular dari inang alami kelelawar buah (Pteropus sp) ke hewan lain dan ke manusia (zoonosis) serta menular antar manusia. p004 Anthrax Antraks adalah penyakit infeksi yang menular dari hewan ternak. Seseorang dapat terkena penyakit  antraks  jika  menyentuh  atau  memakan  daging  hewan  yang  terkena  antraks. Berdasarkan  sebuah  penelitian,  2.000 � 20.000  kasus  antraks  pada  manusia  terjadi  setiap tahun. Penyakit ini umumnya terjadi di negara berkembang dan yang kurang berkembang.
p005 Meningitis Meningitis  adalah  peradangan  yang  terjadi  pada  meningen,  yaitu  lapisan  pelindung  yang menyelimuti  otak  dan  saraf  tulang  belakang.  Meningitis  terkadang  sulit  dikenali,  karena penyakit ini memiliki gejala awal yang serupa dengan flu, seperti demam dan sakit kepala. Meningitis atau radang selaput otak dapat disebabkan oleh infeksi bakteri, virus, jamur, atau parasit. Kondisi-kondisi tertentu, seperti melemahnya sistem imun tubuh, juga dapat memicu munculnya meningitis.

## 3.1.4.2 Data Gejala
Data gejala dari jenis-jenis macam penyakit Infeksi Emerging dapat dijelaskan pada tabel 3.
Tabel 3. Data Gejala Kode Gejala Gejala g001 Demam g002 Batuk g003 Sakit tenggorokan g004 Hidung berair atau tersumbat g005 Sakit kepala g006 Nyeri otot g007 Kelelahan g008 Sesak napas g009 Nyeri kepala yang berat g010 Menggigil g011 Lemah g012 Mual dan muntah g013 Diare yang dapat disertai darah. g014 Mata merah g015 Perdarahan dari mata, telinga, hidung, dan anus. g016 Persendian dan tendon di sekitar lepuhan rusak. g017 Pengeluaran segmen tubuh cacing dalam fesesnya g018 Gatal-gatal pada anus g019 gangguan kesadaran

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200
g020 Pusing g021 ensefalitis g022 kejang yang dapat berlanjut menjadi kom g023 kesulitan bernapas g024 Sulit menelan g025 Sakit perut g026 Hilang nafsu makan g027 Benjolan di leher g028 BAB berdarah g029 Diare g030 kejang dan kaku pada leher g031 benjolan di kepala g032 demam g033
sakit kepala

## 3.1.4.3 Data Relasi
Kondisional antara hubungan gejala dengan penyakit dapat dilihat pada relasi. Data relasi dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Data Relasi ID Rule Nama Penyakit Pertanyaan Gejala Fakta Ya Fakta Tidak Solusi 01 Flu Burung g001 | Demam g002 g007 lanj 02 Flu Burung g002 | Batuk g003 g007 lanj 03 Flu Burung g003 | Sakit tenggorokan g004 g007 lanj 04 Flu Burung g004 | Hidung berair atau tersumbat g005 g007 lanj 05 Flu Burung g005 | Sakit kepala g006 g007 lanj 06 Flu Burung g006 | Nyeri otot p001 g007 p001 07 Ebola g007 | Kelelahan g008 g018 lanj 08 Ebola g008 | Sesak napas p001 g018 p001 09 Ebola g009 | Nyeri kepala yang berat g010 g018 lanj 10 Ebola g010 | Menggigil g011 g018 lanj 11 Ebola g011 | Lemah g012 g018 lanj 12 Ebola g012 | Mual dan muntah g013 g018 lanj 13 Ebola g013 | Diare yang dapat disertai darah. g014 g018 lanj 14 Ebola g014 | Mata merah g015 g018 lanj 15 Ebola g015 | Perdarahan dari mata, telinga, hidung, dan anus. g016 g018 lanj 16 Ebola g016 | Persendian dan tendon di sekitar lepuhan rusak. g017 g018 lanj 17 Ebola g017 | Pengeluaran segmen tubuh cacing dalam fesesnya g018 g019 lanj 18 Diare persisten g018 | Gatal-gatal pada anus p002 g019 p002 19 Diare persisten g019 | gangguan kesadaran g020 g024 lanj 20 Diare persisten g020 | Pusing g021 g024 lanj 21 Diare persisten g021 | ensefalitis g022 g024 lanj 22 Diare persisten g003 | Sakit tenggorokan g023 g024 lanj 23 Diare persisten g023 | kesulitan bernapas p003 g025 p003 24 Diare persisten g024 | Sulit menelan g025 g030 lanj 25 Anthrax g025 | Sakit perut g026 g030 lanj 26 Anthrax g026 | Hilang nafsu makan g027 g030 lanj 27 Anthrax g027 | Benjolan di leher g028 g030 lanj 28 Anthrax g028 | BAB berdarah g029 g030 lanj 29 Anthrax g029 | Diare p004 g030 p004 30 Meningitis g030 | kejang dan kaku pada leher g031 g034 lanj 31 Meningitis g031 | benjolan di kepala g032 g034 lanj 32 Meningitis g032 | demam g033 g034 lanj 33 Meningitis g033 | sakit kepala p005 g034 p005
3.1.5 Analisa Proses Rule Forward Chaining Diagnosa Penyakit Infeksi Emerging
a. Rule untuk penelusuran penyakit p001 (Flu Burung)
P1 = IF g001 THEN g002, IF g002 THEN g003, IF g003 THEN g004, IF g004 THEN g005 , IF g005 THEN g006, IF g006 THEN g007, IF g007 THEN g008,  IF g008 THEN p001 ELSE g009.
If  gejala  g001  adalah  ya  kemudian,  kemudian  dilanjutkan  dengan  gejala  g002,  jika  jawaban  ya,  maka  di lanjutkan ke gejala g003, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g004, jika jawaban ya maka dilanjutkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200
dengan gejala g004,  jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g005, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g006, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g007, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g008, batas penelusuran berhenti di penyakit p001 sehingga di dapatkan hasil yaitu P1, jika tidak maka akan berlanjut ke pertanyaan gejala g009.

## b. Rule untuk penelusuran penyakit p002 (Ebola)
P2 = IF g009 THEN g010, IF g008 THEN g009, IF g009 THEN g010, IF g010 THEN g011, IF g011 THEN g012, IF g012 THEN g013, IF g014 THEN g015, IF g015 THEN g016, IF g016 THEN g017, IF g015 THEN p002 ELSE g016.
If gejala g009 adalah ya dan kemudian, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g010, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g011, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g012, jika jawaban ya maka dilanjutkan  dengan  gejala  g013,  jika  jawaban  ya  maka  dilanjutkan  dengan  gejala  g014,  jika  jawaban  ya  maka dilanjutkan dengan gejala g015, batas penelusuran berhenti di penyakit p002 sehingga di dapatkan hasil yaitu P2, jika tidak maka akan berlanjut ke pertanyaan gejala g016.

## c. Rule untuk penelusuran penyakit p003 (Virus Nipah)
P3 = IF g016 THEN g017,  IF g019 THEN g20, IF G020 THEN g021, IF g021 THEN g022, IF g021 THEN g022, IF g23 THEN g24, IF g023 THEN p003 ELSE g024.
If  gejala  g016  adalah  ya  kemudian,  kemudian  dilanjutkan  dengan  gejala  g017,  jika  jawaban  ya,  maka  di lanjutkan ke gejala g018, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g019, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g020, jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g021, jika jawaban ya, maka di lanjutkan ke gejala g022, jika jawaban ya, maka di lanjutkan ke gejala g023, batas penelusuran berhenti di penyakit p003 sehingga di dapatkan hasil yaitu P3, jika tidak maka akan berlanjut ke pertanyaan gejala g024.
d. Rule untuk penelusuran penyakit p004 (Antrax Pencernaan)
P4 = IF g024 THEN g025, IF g025 THEN g026, IF g026 THEN g027, IF g027 THEN g028, IF g028 THEN g029, IF g029 THEN p004 ELSE IF g030.
If  gejala  g026  adalah  ya  kemudian,  kemudian  dilanjutkan  dengan  gejala  g027,  jika  jawaban  ya,  maka  di lanjutkan ke gejala g028, jika jawaban ya, maka di lanjutkan ke gejala g029, batas penelusuran berhenti di penyakit p004 sehingga di dapatkan hasil yaitu P4, jika tidak maka akan berlanjut ke pertanyaan gejala g030.
e. Rule untuk penelusuran penyakit p005 ( Miningitis ) P5 = IF 30 THEN g031, IF g031 THEN g032, IF g032 THEN g033, IF g033 THEN  p005 ELSE IF g034. If gejala g030 adalah ya kemudian, kemudian dilanjutkan dengan gejala g031, jika jawaban ya, maka di lanjutkan ke gejala  g032,  jika  jawaban  ya  maka  dilanjutkan  dengan  gejala  g033,  batas  penelusuran  berhenti  di  penyakit  p005 sehingga di dapatkan hasil yaitu P5, jika tidak maka akan berlanjut ke pertanyaan gejala g034.

## 3.2 Pembahasan
Pembahasan  dalam  implementasi  sistem  ini  terdiri  dari  pembahasan Interface yaitu  antara  muka  teknisi  pemula sebagai pengguna yang terdiri dari bagian input , bagian output , dan laporan.

## 3.2.1   Pembahasan Interface
Pembahasan interface atauh asil output dari pada perancangan aplikasi web merupakan antarmukau ntuk berinteraksi antara user dengan sistem. Interface yang dihasilkandari perancangan ini semuanya di akses melalui halaman browser seperti mozila  firefox dan google  chrome . Interface untuk  pengisian  data  dinamakan  dengan  halaman form seperti form registrasi pasien, form diagnosa, form input penyakit, form input gejala, form input rule dan laporan.
a. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang  merupakan  halaman  yang  pertama  tampil  ketika  pengguna mengakses  halaman  sistem  pakar  Infeksi  Emerging.  Pada  bagian  utama  halaman  ini  terdapat  menu  utama  seperti home , diagnosa, info penyakit, about , Jenis Penyakit dan admin . Bagi pasien yang akan mendiagnosa penyakit dapat langsung  menklik  tombol  mulai  diagnosa  yang  akan  diarahkan  langsung  ke  bagian  registrasi  pasien..  Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200
Gambar 5. Halaman Utama Aplikasi
b. Halaman Login Admin
Form login administrator digunakan untuk melakukan login para administrator untuk masuk ke halaman utama admin. Tampilan form login admin dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Form Login Admin
c. Halaman Utama Administrator
Halaman utama administrator merupakan halaman utama pada bagian admin untuk melakukan semua kegiatan dalam sistem. Tampilannya seperti pada gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Utama Administrator
d. Halaman Data Penyakit
Halaman  data  penyakit  digunakan  untuk  menginputkan  data  penyakit  dan  untuk  menampilkan  penyakit. Tampilannya seperti pada gambar 8.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200
e. Form Input Data Gejala
Form data  gejala  digunakan  untuk  menginputkan  dan  menampilkan  data  gejala.  Tampilannya  seperti  pada gambar 9.
Gambar 9.  Form Input Data Gejala f. Form Input Data Relasi
Form data relasi digunakan untuk mengatur relasi antar penyakit dan gejala. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10.  Form Input Data Relasi
g. Form Laporan
Form laporan digunakan untuk menampung data pengguna sistem web . Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 11.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200
h. Form Proses Diagnosa
Form Proses Diagnosa digunakan pasien untuk memberikan jawaban atas pertanyaan dari ssitem gejala apa saja yang dialami pasien dari penyakit yang diderita. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Form Proses Diagnosa
i. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Halaman hasil digunakan untuk menampilkan hasil dari proses diagnosa penyakit. Adapun tampilaannya dapat dilihat seperti gambar  13.

## Gambar 13. Halaman Hasil Proses Diagnosa

## 3.2.2 Hasil Implementasi Sistem
Sistem pakar ini dapat diterapkan untuk memudahkan pasien atau pun pengguna dalam mengetahui gejala awal dari penyakit  akibat  Infeksi  Emerging  yang  diderita  sehingga  dapat  lebih  cepat  mengetahui  cara  penanganan  dalam menyelesaikan atau dapat mengetahui solusi dari penyakit yang telah dialami pasien tersebut. Hasil yang didapatkan dari pembahasan dari permasalahan  yang ada adalah  terciptanya  sebuah  program  sistem pakar  untuk mendiagnosa penyakit  Infeksi  Emerging,  dimana    aplikasi  ini    tercipta    dengan    baik    dikarenakan    penganalisaan  sistem, perancangan program berdasarkan data yang didapat dari metode yang digunakan, pengumpulan   data   yang tepat sehingga   apa   yang   dibutuhkan   sistem   dapat terpenuhi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  teori  pada  perancangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Infeksi  Emerging  dapat disimpulkan bahwa sistem pakar ini dapat mendiagnosa penyakit Infeksi Emerging melalui sistem web. Sistem yang di bangun dapat  memberikan informasi penyakit Infeksi Emerging dan gejalanya untuk dapat mendiagnosa penyakit Infeksi Emerging. Sistem dapat memberikan hasil diagnosa penyakit Infeksi Emerging dan mengambil solusi untuk pencegahan  dan  pengobatan  penyakit  Infeksi  Emerging.  Sistem  yang  bekerja  dengan  memanfaatkan  basis pengetahuan  baru  dan  basis  pengetahuan  lama  mampu  memberikan  keputusan  dengan  menghasilkan  penyakit    fli burung dengan penalaran gejala if rule (aturan) antara basis pengetahuan pakar dengan yang akan terjadi pada saat diagnosa pasien.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1159 − 1169 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2200

## REFERENCE
[1] A. M. Ariyanto and Elidar, “Membangun Sistem Pencegahan Dan Pengendalian Penyakit Zoonosis Dan Penyakit Infeksi Emerging  (Pie)  Di  Kabupaten  Ketapang  Kalimantan  Barat  Melalui  Pendekatan  One  Health,”  Pros.  Penyidikan  Penyakit Hewan Rapat Tek. dan Pertem. Ilm. dan Surveilans Kesehat. Hewan Tahun 2018, no. 1, pp. 225–232, 2018.
[2] M. F. Ghozali and A. Eviyanti, “Sistem Pakar Diagnosa Dini Penyakit Leukimia Dengan Metode ‘Certainty Factor,’” Kinetik, vol. 1, no. 3, p. 135, 2016, doi: 10.22219/kinetik.v1i3.122.
[3] M. H. M. M. Ratih Fitri Aini, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Dengan Metode Forward Chaining,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan, vol. 1, no. 2, pp. 75–79, 2016, doi: 10.37438/jimp.v1i2.21.
[4] A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO, vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[5] M. J. Hakim, C. Adiwiharja, I. Kholil, and A. Sinnun, “Ijns.org Indonesian Journal on Networking and Security - Volume 8 No 3 – 2019,” vol. 8, no. 3, pp. 8–12, 2019.
[6] H. S. Arfajsyah, I. Permana, and F. N. Salisah, “Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 4, no. 2, p. 110, 2018, doi: 10.24014/rmsi.v4i2.5678.
[7] Z. Hakim and R. Rizky, “Sistem Pakar Menentukan Karakteristik Anak Kebutuhan Khusus Siswa Di SLB Pandeglang Banten Dengan Metode Forward Chaining,” Jutis, vol. 7, no. 1, pp. 93–99, 2019.
[8] J.  Nasir  and  J.  Jahro,  “Sistem  Pakar  Konseling  Dan  Psikoterapi  Masalah  Kepribadian  Dramatik  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  Berbasis  Web,”  Rabit    J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.  Univrab,  vol.  3,  no.  1,  pp.  37–48,  2018,  doi: 10.36341/rabit.v3i1.225.
[9] S. Rahmatullah, D. S. Purnia, and A. Suryanto, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Dengan Metode Forward Chaining,” J. Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi, vol. 10, no. 2, pp. 1–7, 2018.
[10]  D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020, doi: 10.24076/joism.2020v2i1.171.
[11]  I. Technology, C. Science, A. Personality, and F. Chaining, “No Title,” vol. 3, 2020.
[12]  M. D. Ariyawan, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Umum Pada Manusia Berbasis Web,” J. Elektron. Ilmu Komput. Udayana, vol. 7, no. 2, pp. 59–67, 2018.
[13]  A. P. Kusuma and M. Sari, “Perbandingan Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit  Ikan  Lele  Sangkuriang,”  Antivirus    J.  Ilm.  Tek.  Inform.,  vol.  13,  no.  1,  pp.  59–71,  2019,  doi: 10.35457/antivirus.v13i1.727.
[14]  R. Joegi, Penyakit Infeksi, vol. 1. 2019.
[15]  PRof. DR. SulIantI SaRoSo, RSPI Prof . Dr . Sulianti Saroso Menjaga Indonesia. Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, 2019.
[16]  D. Sukrianto, “Penerapan Teknologi Barcode pada Pengolahan Data Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan (SPP),” Intra-Tech, vol. 1, no. 2, pp. 18–27, 2017.
[17]  S.  Julianto  and  S.  Setiawan,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Pemesanan  Tiket  Bus  Pada  Po.  Handoyo  Berbasis  Online,” Simatupang, Julianto Sianturi, Setiawan, vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[18]  S. A. Saputera and E. Yunita, “JSAI , Volume 2 Nomor 2 , Juni 2019 Desain Sistem Edutaiment Berbasis Web di Sekolah Menengah Atas ISSN : 2614-3062 ; E-ISSN : 2614-3054,” vol. 2, pp. 177–184, 2019.
[19]  S.  Julianto  and  S.  Setiawan,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Pemesanan  Tiket  Bus  Pada  Po.  Handoyo  Berbasis  Online,” Simatupang, Julianto Sianturi, Setiawan, vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019, [Online]. Available: https://journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/view/56/48.
[20]  Fitri Ayu and Nia Permatasari, “perancangan sistem informasi pengolahan data PKL pada divisi humas PT pegadaian,” J. Infra tech, vol.
2, no. 2, pp. 12–26, 2018, [Online]. Available:
http://journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/download/33/25.
[21]  M.  Tabrani,  Suhardi,  and  H.  Priyandaru,  “Sistem  Informasi  Manajemen  Berbasis  Website  Pada  UNL  Studio  Dengan Menggunakan Framework Codeigniter,” J. Ilm. M-Progress, vol. 11, no. 1, pp. 13–21, 2021.
[22]  C. Kesuma and D. N. Kholifah, “Sistem Informasi Akademik Berbasis Web Pada Lkp Rejeki Cilacap,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj., vol. 7, no. 1, pp. 82–88, 2019, doi: 10.31294/evolusi.v7i1.5026.
[23]  Rini, “Sistem Informasi Pengolahan Data Penanggulangan Bencana Pada Kantor Badan Penanggulangan Bencana Daerah (Bpbd) KabupateN,” vol. 3, no. 2, p. 2, 2016.
[24]  T. F. Parlaungan S. and D. Wisnu, “Rancang Bangun Sistem Pengidentifikasi Travel Bag Pada Kelompok Biro Perjalanan Umroh/Haji  Berbasis  Web,”  J.  Teknol.  dan  Komun.  STMIK  Subang,  vol.  13,  no.  1,  pp.  26–40,  2020,  doi: 10.47561/a.v13i1.167.
[25]  Dio,  “RANCANG  BANGUN  E  –  VOTING  BERBASIS  WEBSITE  DI  UNIVERSITAS  NEGERI  SURABAYA  Dio Lavarino  D3  Manajemen  Informatika,  Fakultas  Teknik,  Universitas  Negeri  Surabaya,  dio.lavarino@gmail.com  Wiyli Yustanti Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas N,” vol. 6, p. 2, 2016.
[26]  S. R. U. A. S. Andy Antonius Setiawan, Arie S.M. Lumenta, “Rancang Bangun Aplikasi Unsrat E-Catalog,” J. Tek. Inform., vol. 14, no. 4, pp. 1–9, 2019.
[27]  A. Ismail, F. Sumarsono, Nuryana, and T. Kurniawan, “Perancangan Website Data Karyawan Dengan menggunakan PHP dan MYSQL,” J. Sist. basis data, no. January, pp. 1–8, 2019.
[28]  L. Pkl, P. Devisi, and H. Pt, “2) 1,2,” vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018.
[29]  H.  Hairani,  M.  N.  Abdillah,  and  M.  Innuddin,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Rematik  Menggunakan Inferensi Forward Chaining Berbasis Prolog,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 4, no. 1, pp. 8–11, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1377.