## Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Lambung Berdasarkan
Gejala dan Citra Endoskopi Menggunakan Metode Forward Chaining dan CNN
Gian Gustin 1* , Hendra Marcos 2
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto Email: 1,* giangustin123@gmail.com, 2 hendra.marcos@amikompurwokerto.ac.id
*) Email Penulis Utama
Abstrak− Penyakit lambung adalah masalah kesehatan yang sering terjadi di masyarakat, dan diagnosis tepat waktu sangat penting untuk perawatan yang cepat. Penelitian ini  mengembangkan sebuah sistem pakar yang mengintegrasikan informasi gejala  klinis  dan  citra  endoskopi  untuk  diagnosis  penyakit  lambung.  Metode forward  chaining digunakan  untuk mengembangkan aturan inferensi berdasarkan gejala, sementara convolutional neural network digunakan untuk analisis citra endoskopi.  Sistem  ini  memungkinkan  pengguna  untuk  memasukkan  gejala  klinis  yang  dialami  pasien,  kemudian  secara otomatis  menerapkan  aturan-aturan  berbasis forward  chaining untuk  menentukan  kemungkinan  penyakit  lambung. Selanjutnya, melalui pengolahan citra menggunakan convolutional neural network (CNN), sistem mampu mengekstrak fitur- fitur  penting  dari  citra  endoskopi  dan  mengidentifikasi  pola-pola  yang  mendukung  diagnosis.  Pengujian  sistem  dilakukan menggunakan  dataset  gejala  klinis  dan  citra  endoskopi  yang  luas.  Hasil  eksperimen  menunjukkan bahwa  integrasi  metode forward chaining dan CNN memberikan tingkat akurasi diagnosis yang tinggi hingga 80,6%. Sistem ini mempercepat proses diagnosis dan  meningkatkan  akurasi  dengan  menggunakan  data  visual  dari  gambar  endoskopi. Penelitian  ini  menunjukkan potensi sistem pakar sebagai alat bantu bagi praktisi medis dalam meningkatkan efisiensi dan keakuratan diagnosis penyakit lambung. Dengan menggabungkan pendekatan gejala klinis dan analisis citra, sistem ini dapat menjadi kontributor berharga dalam perawatan pasien dengan penyakit lambung, memungkinkan intervensi yang lebih cepat dan tepat.
Kata Kunci: Forward Chaining , CNN , Endoskopi, Dispepsia, Gastritis
Abstract− Gastric diseases are common health issues in society, and rapid and accurate diagnosis is crucial for timely treatment. This research develops an expert system that integrates clinical symptom information and endoscopy images for gastric disease diagnosis. The Convolutional Neural Network is utilized for endoscopic image processing, and the forward chaining method is used to create inference rules based on symptoms. The system allows users to input clinical symptoms experienced  by  patients,  then  automatically  applies  forward  chaining-based  rules  to  determine  possible  gastric  diseases. Furthermore, through image processing using Convolutional Neural Network, the system can extract crucial features from endoscopy images and identify patterns that support the diagnosis. System testing is conducted using a comprehensive dataset of clinical symptoms and endoscopy images. Experimental results demonstrate that the integration of forward chaining and Convolutional  Neural  Network  methods  provides  a  high  level  of  diagnostic  accuracy  up  to  80,6%.  The  system  not  only expedites the diagnosis process but also enhances accuracy by leveraging visual information from endoscopy images. This research highlights the potential of the expert system as an assisting tool for medical practitioners in improving the efficiency and accuracy of gastric disease diagnosis. By combining clinical symptom approaches and image analysis, this system can be a valuable contributor to patient care for gastric diseases, enabling more precise and rapid interventions.
Keywords : Forward Chaining , CNN , Endoscopy, Dyspepsia, Gastritis

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era modern ini, masalah kesehatan telah menjadi salah satu tantangan dan perhatian utama di seluruh dunia [1].  Salah  satu  aspek  kesehatan  yang  penting  adalah  sistem  pencernaan,  Sebagai  ilustrasi,  penyakit  lambung seperti Gastritis, Data dari World Health Organization (WHO) menunjukkan bahwa kasus gastritis mencapai 1,8 hingga  2,1  juta  kasus  per  tahun  di  seluruh  dunia.  Angka  ini  bervariasi  di  berbagai  negara,  seperti  Inggris  (22 persen), Cina (31 persen), Jepang (14 persen), Kanada (35 persen), dan Prancis (29,5 persen). Sekitar 583.635 kasus diperkirakan terjadi setiap tahun di Asia Tenggara [2]. Di mana masalah seperti penyakit lambung seringkali menjadi  sumber  ketidaknyamanan  dan  masalah  kesehatan  serius  bagi  individu.  Penyakit  lambung,  termasuk gastritis, tukak lambung, dan kanker lambung, dapat memiliki dampak serius terhadap kualitas hidup seseorang dan bahkan mengancam nyawa jika tidak terdiagnosis dan diobati dengan cepat. Akibatnya, diagnosis yang akurat dan tepat sangat penting dalam pengobatan penyakit lambung [3].
Diagnosis penyakit lambung melibatkan identifikasi gejala klinis yang dialami pasien, dan dalam beberapa kasus,  pemeriksaan  lanjutan  seperti  endoskopi.  Namun,  diagnosis  penyakit  lambung  seringkali  memerlukan penilaian yang cermat dan akurat, karena gejala seringkali mirip di antara berbagai jenis penyakit lambung  [4].
Banyak  orang  menyadari  ketika  ada  masalah  dengan  kesehatan  lambung  mereka,  namun  sebagian  besar  dari mereka tidak mengetahui jenis penyakit lambung yang mereka alami dan cara mengatasi serta mencegahnya [5]. Dalam situasi seperti ini, sistem pakar dapat membantu dokter dan tenaga medis membuat diagnosis yang akurat dan cepat [6],[7].
Program  komputer  yang  disebut  sistem  pakar  bertujuan  untuk  meniru  kemampuan  membuat  keputusan manusia  yang  didasarkan  pada  pengalaman  dan  pengetahuan  [8].  Dalam  konteks  diagnosis  penyakit  lambung, sistem  pakar  dapat  membantu  dengan  mengintegrasikan  pengetahuan  medis,  data  gejala  pasien,  dan  hasil endoskopi untuk memberikan diagnosis yang lebih akurat. Selain itu, kemajuan dalam teknologi pengolahan citra, seperti convolutional neural networks (CNN), telah membuka peluang baru dalam memanfaatkan citra endoskopi untuk mendukung diagnosis penyakit lambung, CNN belakangan ini telah terbukti sangat berguna dalam bidang endoskopi, termasuk dalam pemeriksaan esofagogastroduodenoskopi (EGD), kolonoskopi, dan endoskopi kapsul (CE). Dalam EGD, program diagnostik yang menggunakan dasar CNN telah diuji guna mengidentifikasi lokasi anatomi  dalam  gambar  EGD  [8],  [9].  Tidak  diragukan  lagi  bahwa  penyakit  lambung  merupakan  masalah kesehatan  yang  signifikan  di  seluruh  dunia.  Namun,  diagnosis  yang  akurat  seringkali  merupakan  tantangan, terutama ketika gejala dan temuan endoskopi bervariasi. Bahkan pendekatan ini memerlukan keterampilan dan pengetahuan tingkat lanjut, dan beberapa tahun pelatihan diperlukan bagi endoscopist untuk mencapai keahlian diagnostik  yang  diperlukan  [5],  [7].  Oleh  karena  itu,  pengembangan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  lambung akan menjadi langkah penting dalam perbaikan diagnosis dan pengelolaan penyakit lambung.
Penelitian  terkait  telah  dilakukan  dalam  bidang  sistem  pakar  dan  diagnosis  penyakit  menggunakan teknologi pengolahan citra. Namun, penelitian yang dilakukan akan menggabungkan pendekatan berbasis gejala dengan  analisis  citra  endoskopi,  menciptakan  solusi  yang  komprehensif  dan  inovatif  untuk  diagnosis  penyakit lambung.  Solusi  yang  ditawarkan  berpotensi  mengurangi  kesalahan  diagnosis,  mengurangi  biaya  pelayanan kesehatan, dan meningkatkan perawatan pasien [2], [10], [11]. Dalam lanjutan penelitian ini, akan dijelaskan lebih rinci tentang latar belakang penyakit lambung, metode forward chaining dan CNN yang akan digunakan, serta harapan mengenai pengembangan sistem pakar ini kedepannya. Selain itu, penelitian ini akan berbicara tentang metodologi  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  dan  keuntungan  yang  diharapkan  dari  penerapan  sistem pakar ini dalam praktik medis sehari-hari.
Penelitian terdahulu pernah dilakukan diantaranya oleh Samsudin dan Ratih Indriani (2018) menerapkan sistem  pakar  diagnosis  dini  penyakit  lambung  menggunakan  metode forward  chaining ,  penelitian  tersebut membahas  implementasi  sistem  pakar  untuk  diagnosis  dini  penyakit  perut  dengan  penekanan  pada  aspek pendaftaran pengguna, akuisisi data, dan penggunaan UML dalam proses penelitian [8]. Penelitian terkait analisis citra endoskopi juga pernah dilakukan oleh Jun Ki Min, Min Seob Kwak, dan Jae Myung Cha (2019) tentang gambaran  umum deep  Learning dalam  endoskopi  saluran  pencernaan, deep  learning diharapkan  membantu endoscopist memberikan diagnosis yang lebih akurat dengan mendeteksi dan mengklasifikasi lesi endoscopists secara  otomatis.  Salah  satu  faktor  paling  penting  untuk  pengembangan deep  learning dalam  endoskopi  adalah ketersediaan  jumlah  besar  gambar endoscopists berkualitas  tinggi,  serta  pemahaman  yang  meningkat  tentang teknologi  tersebut  oleh endoscopists .  Oleh  karena  itu,  penting  bagi endoscopists untuk  memusatkan  perhatian pada teknologi baru ini [12], [13].
Penelitian  ini  akan  mengusulkan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  lambung  yang  didasarkan  pada  citra endoskopi dan gejala. Metode forward chaining dan CNN adalah pendekatan data-driven yang dimulai dengan informasi  atau  konsep  dasar  yang  tersedia  dan  kemudian  mencoba  menarik  kesimpulan  [3].  Tujuannya  untuk menyediakan alat  yang dapat membantu dokter dalam  mengidentifikasi penyakit lambung dengan lebih akurat dan efisien. Kami akan memanfaatkan metode forward chaining untuk memandu proses diagnosis berdasarkan gejala yang dilaporkan oleh pasien. Selain itu, kami akan menggunakan CNN untuk menganalisis citra endoskopi pasien.  Integrasi  metode  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  diagnosis  dan  mempercepat  proses pengambilan keputusan medis.
Tujuan  penelitian  termasuk  mengembangkan  sistem  pakar  yang  dapat  memberikan  diagnosis  penyakit lambung berdasarkan gejala yang dilaporkan oleh pasien, menerapkan teknologi citra endoskopi dan CNN untuk mendukung proses diagnosis penyakit lambung, menggunakan metode forward chaining dalam proses inferensi untuk meningkatkan akurasi diagnosis penyakit lambung, dan memberikan alat yang dapat membantu dokter dan tenaga medis dalam mengidentifikasi pasien yang menderita penyakit lambung.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Forward Chaining
Dalam pemrograman berbasis pengetahuan dan sistem pakar, forward chaining adalah cara untuk mencapai solusi atau kesimpulan dengan memulai dari fakta atau informasi yang sudah ada (data awal) dan bergerak maju melalui aturan  atau  pengetahuan  yang  ada  hingga  mencapai  kesimpulan  akhir  [2],[10].  Dengan  kata  lain,  prosesnya dimulai dengan fakta-fakta yang ada dan berjalan melalui proses penalaran fakta-fakta menuju tujuan. Metode ini juga dikenal sebagai aturan IF–THEN , di mana premis ( IF ) menuju hasil ( THEN ). Penalaran dari bawah ke atas dalam  suatu  sistem  pakar  dapat  disamakan  dengan  pemrograman  konvensional  dari  bawah  ke  atas  karena penalaran dari fakta pada level bawah menuju konklusi pada level atas didasarkan pada fakta [15].
Dalam sistem pakar  yang  menggunakan  metode forward chaining untuk diagnosis penyakit lambung, proses  inferensi  memiliki  tahapan  yang  mudah  dipahami  karena  memanfaatkan  ekspresi  logika  dalam  aturan produksi.  Sistem  inferensi,  sistem  yang  berdasarkan  aturan,  pemecahan  masalah  tingkah  laku  manusia,  dan produksi sederhana semuanya telah menggunakan standar produksi ini. Sejak tahun 1943, metode produksi ini telah dikenal dan digunakan secara luas, seperti yang dilakukan oleh Post (1957) oleh Chomsky (1972) dan Alan Newell [2]. Berikut adalah tahapan-tahapan dalam metode forward chaining :
1. Pengumpulan  data  awal  (Fakta),  proses  dimulai  dengan  mengumpulkan  data  awal  atau  fakta  tentang situasi atau masalah yang akan dipecahkan. Ini dapat berupa gejala atau informasi yang tersedia pada awal diagnosis, yang didapat dari jawaban dari pertanyaan yang diajukan kepada pengguna.
2. Basis  pengetahuan,  Sistem  pakar  memiliki  basis  pengetahuan  yang  mencakup  fakta-fakta  dan  aturan yang berkaitan dengan masalah atau diagnosis. Basis pengetahuan ini digunakan untuk menghubungkan gejala dengan kemungkinan penyakit atau kesimpulan.
3. Inferensi awal, sistem pakar mulai dengan menganalisis data awal atau fakta yang telah dikumpulkan. Aturan-aturan yang sesuai dengan gejala awal diterapkan untuk mencapai kesimpulan awal.
4. Penentuan tindakan selanjutnya, berdasarkan hasil inferensi awal, sistem memutuskan langkah apa yang akan  diambil  selanjutnya.  Ini  dapat  termasuk  mengevaluasi  gejala  tambahan  atau  merumuskan pertanyaan lebih lanjut kepada pengguna.
5. Iterasi  dan  pengulangan,  proses  berlanjut  dengan  mengulangi  langkah-langkah  di  atas  untuk  gejala tambahan atau informasi yang diperoleh selama proses. Sistem terus menerus menganalisis gejala dan aturan-aturan yang sesuai.
6. Kesimpulan akhir, setelah beberapa iterasi, sistem mencapai kesimpulan akhir berdasarkan gejala yang ditemukan  dan  aturan  yang  diterapkan.  Kesimpulan  ini  mungkin  berupa  diagnosis  penyakit  atau rekomendasi tindakan selanjutnya.
7. Pengambilan keputusan, hasil kesimpulan akhir dapat digunakan sebagai panduan dalam pengambilan keputusan lebih lanjut, seperti pengujian lebih lanjut atau pengobatan.
Dalam  perancangan  sistem  yang  akan  dibuat,  diperlukan  analisis  data  untuk  mengkategorikan  data tersebut  agar  mempermudah  analisis  lanjutan,  fakta  awal  merujuk  pada  informasi  yang  diperoleh  setelah mengamati dan mewawancarai [10]. Informasi tersebut disajikan dalam bentuk tabel gejala (Tabel 1) dan tabel penyakit (Tabel 2).
Tabel 1. Jenis jenis penyakit Kode Nama Penyakit P01 Dispepsia P02 Gastritis P03 Gerd Tabel 2. Jenis jenis gejala Kode Nama Gejala G01 Rasa nyeri di perut G02 Rasa Mual dan muntah G03 Gangguan  pencernaan G04 Perut terasa kembung G05 Berkurangnya nafsu makan G06 Tinja berwarna hitam G07 Penurunan berat badan G08 Wajah pucat G09 Terasa lemah
G10 Berkeringat dingin G11 Bersendawa G12 Rasa penuh pada perut G13 Setelah makan perut tidak nyaman G14 Rasa perih pada perut bagian atas G15 Lambung mengeluarkan cairan G16 Lambung sakit dan perih G17 Mulas G18 Sering BAB G19 Feses encer dan lembek G20 Kram perut G21 Demam G22 Pegal-pegal G23 Dehidrasi G24 Tubuh terasa lemas
Aturan produksi untuk desain dengan metode forward chaining diformulasikan sebagai kondisi IF (premis) THEN (hasil). Premis adalah gejala jenis penyakit lambung. Dalam sistem pakar ini, satu aturan dapat mencakup lebih dari satu gejala, dan pernyataannya dihubungkan dengan operator logika AND : Aturan 1: IF Anda mengalami nyeri perut selain muntah dan mual AND masalah pencernaan, perut kembung, nafsu makan berkurang, tinja hitam, berat badan menurun, kulit  tampak  pucat,  kelemahan,  keringat  dingin,  dan  sering  bersendawa, THEN adalah  jenis  penyakit Gastritis.
Aturan 2: IF Anda merasa penuh dan tidak nyaman setelah makan AND perih di perut bagian atas, kembung, mual, muntah, sering bersendawa, nafsu makan menurun, dan keluarnya cairan dari lambung, THEN adalah penyakit dispepsia.
Aturan 3: IF Anda mengalami rasa sakit dan perih di lambung dan sering mengalami mulas AND buang air besar terus-menerus, tinja lembek dan encer, kram perut, kembung, demam, rasa pegal, dehidrasi,  kelelahan,  dan  penurunan  nafsu  makan THEN jenis  penyakit Gastroesofageal  Refluks Esofagus (GERD).
Pohon  keputusan,  yang  digambarkan  di  sini,  adalah  representasi  grafis  dari  hubungan  antara  objek  yang dihubungkan oleh garis berlabel "ya" atau "tidak". Pohon keputusan digunakan karena mudah dipahami. Pohon keputusan berikut dibuat untuk membantu sistem pakar mendiagnosa penyakit lambung: kode penyakit lambung, gejala, dan pengobatannya.
Gambar 1. Pohon keputusan

## 2.2 Convolutional Neural Network
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan deep  learning untuk  mengembangkan  model  yang  diusulkan. Deep learning merupakan subkelas kecerdasan buatan yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (ANNs) untuk melatih model  pembelajaran.  Beberapa  jenis  jaringan  saraf  dalam  deep  learning  telah  dikembangkan  dan diimplementasikan,  Namun,  jaringan  saraf  ulang  (RNN)  dan  jaringan  saraf  convolutional  (CNN)  adalah  dua jaringan saraf yang paling banyak digunakan [16]. Model CNN telah digunakan secara luas dalam berbagai fungsi visi komputer, seperti deteksi objek, klasifikasi gambar, dan sebagainya, dan terbukti unggul dibandingkan dengan model deep  learning lainnya  [11].  Meskipun  penggunaan  model  machine  learning  tradisional  seperti random forest,  support  vector  machine,  logistic  regression ,  dll.,  dalam  klasifikasi  gambar  medis  dimulai  sudah  lama, namun kelemahan dari model-model tradisional ini adalah kinerjanya jauh dari standar praktis, dan peningkatan serta pengembangannya cukup lambat dalam beberapa tahun terakhir. Ekstraksi fitur dan pemilihan fitur untuk model-model  tradisional  memerlukan  waktu  yang  sangat  lama  dan  bervariasi  tergantung  pada  tujuan  yang diinginkan  [16].  Di  sisi  lain,  model  berbasis  CNN  telah  menunjukkan  kinerja  yang  signifikan  dalam  tugas klasifikasi gambar [17]. Kinerja yang dicapai oleh CNN dalam penelitian medis setara dengan kinerja manusia. Sebagai  contoh,  arsitektur  berbasis  CNN  seperti  model  CheCKNet  dengan  121  lapisan  dapat  sebaik  empat radiolog  rata-rata  pada  dataset  gambar  sinar-X  dada  sebanyak  100.000  gambar  [16]. Begitu  pula,  model  CNN yang digunakan untuk mengklasifikasikan 108.309 gambar tomografi koherensi optik mencapai tingkat kesalahan rata-rata  tertimbang  yang  setara  dengan  kinerja  enam  ahli  manusia  [18].  Sebagai  hasil  dari  kinerja  seperti  itu, penelitian ini mempertimbangkan penggunaan model berbasis CNN untuk mengklasifikasikan gambar endoskopi kapsul (WCE).
Gambar 2. Data Sample Gambar Endoscopy.
Gambar input yang telah mendapatkan hasil akan diolah lagi dengan menggabungkan hasil dari proses forward chaining sebelumnya untuk memperkuat hasil diagnosis, sebagai contoh suatu pasien mengalami gejala tertentu dan telah melakukan endoskopi, maka dengan hasil endoskopi tersebut diagnosis penyakit akan menjadi lebih terperinci dan fokus, contohnya
IF Anda mengalami perut penuh, tidak nyaman, dan perih di bagian atas perut setelah makan AND perut kembung, mual, muntah, sering bersendawa, nafsu makan berkurang, keluarnya cairan dari lambung, dan endoskopi normal, THEN adalah jenis penyakit dispepsia fungsional.
IF Anda mengalami perut penuh, tidak nyaman, dan perih di bagian atas perut setelah makan AND perut kembung, mual, muntah, sering bersendawa, nafsu makan berkurang, keluarnya cairan dari lambung, infeksi endoskopi, THEN penyakitnya adalah dispepsia organik.

## Gambar 4. Diagram Alur Sistem Aplikasi
Proses diagnosis dalam aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit lambung dimulai dengan  mengisi data pasien seperti  umur  dan  jenis  kelamin  lalu  memasukan  gejala  yang  dialami  atau  dirasakan,  dan  jika  telah  melakukan endoskopi  maka  bisa  memasukan  foto  hasil  dari  endoskopi,  setelah  semua  data  diinputkan  maka  sistem  akan bekerja dan menentukan penyakit yang diderita oleh pasien.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dengan  metode  yang  telah  tersedia,  langkah  selanjutnya  adalah mengimplementasikannya  ke  dalam  sistem  pakar  menggunakan  bahasa  pemrograman  [19].  Halaman  utama sistem diagnosis penyakit lambung adalah tampilan awal saat sistem dijalankan. Ketika pengguna pertama kali menjalankan sistem pakar, mereka akan melihat halaman utama dengan tampilan sebagai berikut:

## 3.1 Tampilan Website
Halaman Login berfungsi sebagai antarmuka untuk mengakses atau memverifikasi masuknya pengguna ke dalam sistem. Pengguna diminta memasukkan username dan password untuk dapat masuk, dan informasi tersebut akan disimpan ke dalam database yang telah disediakan.
Gambar 5. Tampilan Beranda Website.
Setelah pengguna berhasil masuk ke dalam sistem, proses selanjutnya bisa memanfaatkan fitur yang tersedia.
Gambar 6. Tampilan Daftar Pengguna.
Pengguna harus mengisi data diri terlebih dahulu sebelum masuk ke menu diagnosis untuk membuat hasil diagnosis lebih akurat.
Gambar 7. Tampilan Data Diri Pengguna.
Pada halaman ini, pengguna akan memilih gejala-gejala yang mereka alami dengan mencentang pada gejala yang mereka rasakan.
Gambar 8. Tampilan Gejala Pengguna.
Jika pengguna pernah melakukan endoskopi, pengguna dapat memasukan hasilnya dalam halaman ini untuk membuat hasil diagnosis lebih akurat.
Gambar 9. Tampilan Gambar Endoskopi.
Setelah pengguna memasukan data-data yang ada, akan muncul hasil diagnosis berupa jenis penyakit lambung yang diderita dan beberapa saran untuk menjaga kondisi lambung penderita.
Gambar 10. Tampilan Hasil Diagnosis.

## 3.2 Implementasi
Berikut  data  gejala  yang  dipilih  oleh  penderita  penyakit  lambung,  berdasarkan  metode  Forward  Chaining  dari gejala-gejala yang dipilih pengguna, sistem pakar mendeteksi penyakit lambung yang dialami penderita adalah dispepsia, selanjutnya ditambah data dari gambar endoskopi yang telah dilakukan pengguna sebagai berikut.
Tabel 3. Tabel Gejala Pengguna
Kode Gejala Nama Gejala G02 Mual dan muntah G04 Perut kembung G05 Nafsu makan berkurang G11 Sering bersendawa G03 Gangguan  pencernaan
Gambar 10. Tampilan Hasil Diagnosis.
Hasil deteksi citra endoskopi menggunakan metode CNN mendapatkan hasil dinding lambung normal maka
IF Anda mengalami penurunan nafsu makan, perut kembung, mual, dan muntah AND sering  bersendawa,  kurang  nafsu  makan,  dan  endoskopi  normal, THEN penyakitnya  adalah dispepsia fungsional.
Penelitian ini mengembangkan sistem pakar untuk diagnosis penyakit lambung menggunakan metode Forward Chaining. Pendekatan ini memungkinkan sistem secara proaktif menganalisis gejala berdasarkan urutan tertentu untuk  memberikan  panduan  logis  dalam  diagnosis.  Pemanfaatan  citra  endoskopi  dan  Convolutional  Neural Network  (CNN)  meningkatkan  kemampuan  sistem  dalam  mengidentifikasi  tanda-tanda  visual  yang  sulit diinterpretasi  manusia,  dengan  hasil  diagnosa  yang  akurat.  Integrasi  informasi  dari  gejala  dan  citra  endoskopi memberikan  hasil  yang  konsisten  dengan  pengetahuan  medis,  mendukung  proses  perawatan  pasien  dengan diagnosis cepat dan akurat.
Namun  demikian,  ada  beberapa  aspek  yang  perlu  diperhatikan  untuk  pengembangan  lebih  lanjut. Peningkatan  jumlah  data  pelatihan  dan  validasi  dapat  meningkatkan  performa  sistem.  Kolaborasi  lebih  lanjut dengan  praktisi  medis  juga  dapat  membantu  dalam  menyesuaikan  sistem  agar  lebih  sesuai  dengan  kebutuhan klinis sehari-hari. Dengan demikian, hasil positif dari penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam meningkatkan kegunaan dan keandalan sistem pakar ini dalam praktek klinis.

## REFERENCES
[1]  M. Karatas, L. Eriskin, M. Deveci, D. Pamucar, and H. Garg, “Big Data for Healthcare Industry 4.0: Applications, challenges and future perspectives,” Expert Syst. Appl. , vol. 200, p. 116912, Aug. 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.116912.
[2]  A. Nurkholis, “SISTEM PAKAR PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” vol. 13, no. 1, 2017.
[3]  S. Aminah, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Asam Lambung Menggunakan Metode Teorema Bayes,” 2020.
[4]  R.-A. Vulpoi, M. Luca, A. Ciobanu, A. Olteanu, O.-B. Barboi, and V. L. Drug, “Artificial Intelligence in Digestive Endoscopy—Where Are We and Where Are We Going?,” Diagnostics , vol. 12, no. 4, p. 927, Apr. 2022, doi: 10.3390/diagnostics12040927.
[5]  R. Ardiansyah, F. Fauziah, and A. Ningsih, “SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA AWAL PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER BERBASIS WEB,” J. Ilm. Teknol. Dan Rekayasa , vol. 24, no. 3, pp. 182–196, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2395.
[6]  S. Sotnik, Z. Deineko, and V. Lyashenko, “Key Directions for Development of Modern Expert Systems,” vol. 6, no. 5, 2022.
[7]  S. Das, M. Sanyal, R. Rano, and R. Choudhury, “An Expert System for Screening and Prognosis of Diseases: An Instance of Healthcare Management,” Asia-Pac. J. Manag. Technol. , vol. 03, no. 04, pp. 56–68, 2023, doi: 10.46977/apjmt.2023.v03i04.006.
[8]  K. Kirman, A. Saputra, and J. Sukmana, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Lambung Dan Penanganannya Menggunakan Metode Dempster Shafer,” Pseudocode , vol. 6, no. 1, pp. 58–66, Apr. 2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.58-66.
[9]  A. G. J. Iain A M Hennessey, Diagnosis Klinis MacLeod .
[10]  R. Indriani, “PENERAPAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA DINI PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” vol. 7, 2018.
[11]  M. Umer, S. Sadiq, M. Ahmad, S. Ullah, G. S. Choi, and A. Mehmood, “A Novel Stacked CNN for Malarial Parasite Detection in Thin Blood Smear Images,” IEEE Access , vol. 8, pp. 93782–93792, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2994810.
[12]  J. K. Min, M. S. Kwak, and J. M. Cha, “Overview of Deep Learning in Gastrointestinal Endoscopy,” Gut Liver , vol. 13, no. 4, pp. 388–393, Apr. 2019, doi: 10.5009/gnl18384.
[13]   dr. M. M. dr. Yudith Annisa Ayu Rezkitha, Sp.PD dr. Yudith Annisa Ayu Rezkitha, Sp.PD dr. Yudith Annisa Ayu Rezkitha, Sp.PD dr. Yudith Annisa Ayu Rezkitha, Sp.PD dr. Yudith Annisa Ayu Rezkitha, Sp.PD M. Kes. ,. Sp. PD- KGEH. ,. Ph. D., Buku Ajar Aspek Klinis Gastritis .
[14]  D. Kartika and A. Junaidi, “APLIKASI DIAGNOSA PENYAKIT LAMBUNG DENGAN METODE FORWARD CHAINING,” J. Teknol. Inform. Dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 71–77, Sep. 2018, doi: 10.37012/jtik.v4i2.266.
[15]  E. Rahmanita, W. Agustiono, and R. Juliyanti, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN DENGAN PERBANDINGAN METODE FORWARD CHAINING DAN DEMPSTER SHAFER,” J. Simantec , vol. 7, no. 2, pp. 82–89, Jun. 2019, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6743.
[16]  F. Rustam et al. , “Wireless Capsule Endoscopy Bleeding Images Classification Using CNN Based Model,” IEEE Access , vol. 9, pp. 33675–33688, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3061592.
[17]  M. S. Ayyaz et al. , “Hybrid Deep Learning Model for Endoscopic Lesion Detection and Classification Using Endoscopy Videos,” Diagnostics , vol. 12, no. 1, p. 43, Dec. 2021, doi: 10.3390/diagnostics12010043.
[18]  D. S. Kermany et al. , “Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning,” Cell , vol. 172, no. 5, pp. 1122-1131.e9, Feb. 2018, doi: 10.1016/j.cell.2018.02.010.
[19]  R. T. Aldisa, “Sistem Pakar Mendeteksi Kondisi Kesehatan Mental Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Android,” JURIKOM J. Ris. Komput. , vol. 9, no. 2, p. 396, Apr. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4029.