## Pengembangan Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Menentukan Obat Generik Pada Penyakit Kulit Menggunakan Metode Forward Chaining
Rinanza Zulmy Alhamri 1 , Abidatul Izzah 2 , Kunti Eliyen 3 PSDKU Politeknik Negeri Malang Kediri Jalan Lingkar Maskumambang Kediri, Jawa Timur, Indonesia Email: rinanza.z.alhamri@gmail.com 1 , abidatul.izzah90@gmail.com 2 , sayakuntieliyen@gmail.com 3
Abstrack – The treatment of skin disease ususally will be done by consulting with medical expert and asking for a medicine prescription. But now, with utilizing information technology, sufferers are able to get some information of skin disease treatment by themself. Actually, it had been developed a lot of expert  system  of  skin  disease  diagnosing.  However,  the  expert  system  was  built  based  on  web  and desktop technology, so it is less flexible in use and in supporting self assistance for the skin disease sufferer. Therefore, this study aims to develop an Android-based expert system that can help diagnosing skin  diseases  for  human.  The  developed  system  from  this  research  is  also  able  to  provide  the recommendation  of  generic  medicine,  which  is  it  has  not  been  done  before.  The  expert  system  was developed by implementing the Forward Chaining (FC) method as an inference technique. This research was conducted in five phases, namely data collection, analysis system, design system, implementation, and testing. The knowledge base in this expert system includes 39 types of skin diseases, 83 symptoms, 16 types of generic drugs, 150 lines rules of skin disease diagnosis, and 39 lines recommendations of generic drug. Furthermore, the test results show that all the functionality of the expert system able to work properly on Android operating system version 9 and above.
Keywords – Android App, Skin Desease, Generic Drug, Forward Chaining
I ntisari –  Penanganan    yang  dilakukan  oleh  penderita  penyakit  kulit  biasanya  berkonsultasi  dengan tenaga medis dan meminta resep obat. Namun memanfaatkan teknologi informasi saat ini, penderita dapat mendapatkan informasi penanganan penyakit secara mandiri. Telah banyak dibangun sistem pakar diagnosis penyakit kulit sebelumnya. Akan tetapi, sistem pakar yang dibangun masih berbasis web dan desktop, sehingga kurang fleksibel dalam penggunaan apalagi dalam mendukung pegobatan mandiri bagi masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis Android yang dapat membantu mendiagnosis penyakit kulit pada manusia. Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini juga mampu memberikan rekomendasi obat generik dimana fungsi tersebut belum begitu dibahas pada penelitian sebelumnya. Sistem pakar yang dibangun mengimplementasikan metode Forward Chaining (FC) sebagai teknik inferensi. Penelitian ini dilakukan dalam lima tahapan meliputi pengumpulan  data,  analisis  sistem,  perancangan  sistem,  implementasi,  dan  pengujian. Basis pengetahuan dalam sistem pakar ini meliputi 39 jenis penyakit kulit, 83 gejala, 16 jenis obat generik, 150 baris aturan diagnosis penyakit kulit, dan 39 baris aturan rekomendasi obat generik. Selanjutnya, hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fungsionalitas sistem pakar yang dibangun dapat berjalan dengan baik untuk perangkat mobile dengan sistem operasi Android versi 9 keatas.
Kata Kunci – Aplikasi Android, Penyakit Kulit, Obat Generik, Forward Chaining

## I. P ENDAHULUAN
Kulit  merupakan  bagian  tubuh  manusia  yang  berada  pada  jaringan  paling  luar.  Secara langsung, kulit merupakan bagian tubuh yang berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Sebagai bagian tubuh yang berinteraksi langsung dengan lingkungan luar, kulit menjadi bagian tubuh
yang  rentan  terkena  penyakit.  Kulit  menjadi  bagian  tubuh  penting  dalam  melindungi  organ tubuh bagian dalam, sehingga kondisi kesehatan sel kulit perlu untuk senantiasa dijaga. Namun demikian, penderita penyakit kulit semakin banyak saat ini. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik  (BPS)  masing-masing  Kota/Kabupaten  di  lingkungan  Karisidenan  Kediri,  penyakit kulit menjadi 10 besar keluhan pasien di tahun 2016. Di Kota Kediri penyakit kulit alergi berada pada urutan nomor 7 dari 10 penyakit terbanyak dengan total 6067 pasien [1],  di Kota Blitar penyakit  kulit  alergi  berada  pada  urutan  9  dengan  total  3164  pasien  [2],  dan  di  Kabupaten Tulungagung dermatitis dan eksema berada pada urutan 8 dengan jumlah keluhan 5648 pasien [3]. Hanya di Kabupaten Nganjuk saja penyakit kulit di luar 10 besar penyakit terbanyak pada tahun 2016.
Penyakit kulit merupakan penyakit yang sering terjadi dan dapat menyerang segala usia. Penyakit kulit pada dasarnya bukan merupakan penyakit yang dapat mematikan, tetapi akan menjadi berbahaya jika menular. Alergi merupakan salah satu penyebab penyakit kulit dimana terdapat kondisi yang tidak normal pada tubuh penderita. Penyakit kulit ini disebut alergi kulit. Alergi  kulit  tidak  dapat  ditularkan  sehingga  tidak  memerlukan  perawatan  khusus  untuk penderita [4]. Penyakit kulit yang tergolong menular disebabkan oleh kondisi eksternal seperti infeksi  jamur  seperti Tinea  pedis (kutu  air)  [5],  gigitan  serangga  seperti Sarcoptes  scabiei (kutu/tungau)  contohnya scabies (kudis)  [6],  infeksi  bakteri  seperti Staphylococcus dan Streptococcus contohnya  impetigo  [7],  dan  infeksi  virus  seperti Varicella  zoster contohnya herpes-zoster  [8].  Sehingga  diperlukan  penangan  khusus  untuk  penderita  yang  disesuaikan dengan penyebabnya agar tidak mengganggu aktivitas penderita dan menghindari terjadinya penularan penyakit.
Umumnya  penderita  penyakit  kulit  berkonsultasi  dengan  tenaga  medis  mengenai penanganan penyakit yang dideritanya. Kemudian tenaga medis memberikan obat yang dapat ditebus pada apotek. Langkah tersebut merupakan cara yang tepat karena penderita penyakit mendapatkan resep obat yang tepat berdasarkan diagnosis yang dilakukan oleh ahli. Akan tetapi dengan  memanfaatkan  teknologi  komunikasi  yang  semakin  berkembang  seperti  saat  ini, penderita  dengan  mudah  mendapatkan  informasi  mengenai  penyakit  kulit  dan  cara penanganannya. Menurut BPS pada Survey Sosial dan Ekonomi Nasional 2017, lebih dari 60% masyarakat di Indonesia melakukan pengobatan mandiri terhadap penyakit tanpa bantuan ahli [9]. Hal ini mengakibatkan tingginya kesalahan dalam mendiagnosis penyakit atau salah obat yang dapat menyebabkan kondisi penderita penyakit semakin buruk.
Sebelumnya telah dikembangkan sistem  pakar yang dapat membantu diagnosis penyakit kulit dengan memeriksa gejala yang timbul pada penderita [10] [11] [12] [13]. Sistem pakar pada penelitian sebelumnya dikembangkan menggunakan platform web dan desktop. Padahal pada saat ini perkembangan perangkat mobile terutama smartphone bersistem operasi Android sangat signifikan. Di Indonesia terdapat 355,5 juta perangkat mobile untuk 263,2 juta jiwa. Hal ini mengartikan bahwa dimungkinkan untuk satu orang dapat memiliki lebih dari satu perangkat mobile [14]. Sehingga berdasarkan data tersebut, untuk meningkatkan efisiensi implementasi sistem  pakar  maka  perlu  dikembangkan  dengan  menggunakan  platform  mobile  barbasis Android.
Untuk itu penelitian yang telah dilakukan kali ini mencoba untuk menutup kekurangan penelitian  terdahulu  [10]  [11]  [12]  [13]  dengan  mengembangkan  sistem  pakar  diagnosis penyakit  kulit  pada  perangkat  mobile  berbasis  Android.  Sebenarnya  pengembangan  sistem pakar diagnosis penyakit kulit berbasis Android telah dimulai pada penyakit kulit kucing [15]. Sehingga  perlu  adanya  penelitian  yang  menghadirkan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  pada kulit  manusia  di  dalam  perangkat  Android.  Adapun  kemampuan  diagnosis  setara  dengan penelitian sebelumnya yang mampu mendiagnosis sejumlah 33 penyakit menggunakan Metode Fuzzy Inference Tsukamoto [13], dimana jauh melebihi penelitian sebelumnya [10] [11] [12] [15].  Sistem  pakar  Android  yang  dikembangkan  mampu  hadir  layaknya  seorang  dokter
spesialis kulit dimana selain mendiagnosis juga mampu menentukan obat generik sesuai dengan diagnosis yang telah ditentukan. Kemampuan memberikan resep obat generik tersebut sama sekali belum dibahas oleh penelitian sebelumnya  [10] [11] [12] [13] [15].
Perlu adanya pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit kulit untuk manusia berbasis Android  dimana  juga  mampu  menampung  beragam  jenis  penyakit  kulit  secara  lengkap. Penelitian  yang  dilakukan  dengan  memanfaatkan  perangkat  mobile  berbasis  Android diharapkan  memberikan  sistem  pakar  yang  semakin  efisien  dan  fleksibel.  Metode  Forward Chaining (FC) digunakan sebagai teknik inferensi sistem pakar karena algoritma yang mudah akan  cocok  apabila  diterapkan  pada  perangkat  mobile  Android,  dimana  perangkat  memiliki keterbatasan  sumberdaya.  Metode  FC  telah  terbukti  mampu  memberikan  hasil  rekomendasi yang sesuai dengan pakar, sebagai contoh untuk kasus mendiagnosis kondisi psikologi [16] dan mendeteksi kerusakan AC [17].

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Tahapan penelitian perlu untuk dijelaskan, agar penelitian yang dilakukan berjalan secara sistematis dan terukur. Sehingga apa yang direncanakan bisa terwujud dengan baik dan benar. Penelitian  ini  memiliki  lima  tahapan  utama  meliputi  Pengumpulan  Data,  Analisis  Sistem, Perancangan Sistem, Implementasi, dan Pengujian seperti yang ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Data
Pada tahapan pengumpulan data, dilakukan survey dan observasi untuk memperoleh baik data primer maupun data sekunder. Data primer dilakukan dengan wawancara secara langsung terhadap para ahli di bidang penyakit kulit dan obat-obatan. Untuk data primer tentang penyakit kulit maka pakar merupakan dokter atau dokter spesialis kulit. Sedangkan data primer mengenai obat-obatan maka pakar adalah apoteker. Sedangkan data sekunder diperoleh dari melakukan studi terhadap literatur yang relevan. Studi literatur dilakukan baik untuk literatur cetak maupun online.
Setelah pengumpulan data dilakukan, data dimodelkan menjadi basis pengetahuan sebagai dasar  penunjang  keputusan  metode  FC  yang  ditanam  pada  sistem  pakar.  Basis  pengetahuan yang  diperlukan  dalam  sistem  pakar  ini  meliputi  pengetahuan  penyakit  kulit,  pengetahuan gejala, pengetahuan obat generik penyakit kulit, aturan diagnosis penyakit kulit, serta aturan obat generik penyakit kulit. Basis pengetahuan nantinya akan disimpan dalam basis data untuk kemudian diakses secara sistematis dengan teknik inferensi Forward Chaining .

## B. Analisis Sistem
Analisis sistem dilakukan untuk memperoleh sistem pakar yang sesuai dengan kebutuhan pengguna dalam mengatasi penyakit kulit. Pada analisis sistem ditentukan bagaimana sistem pakar pada lingkungan Android bisa berjalan layaknya tenaga medis dalam menangani pasien meliputi  anamnesis  (memeriksa),  diagnosis  (menentukan  penyakit),  dan  memberikan
Pengujian Implementasi Perancangan Sistem Analisis Sistem Pengumpulan Data
rekomendasi obat yang sesuai. Untuk itu analisis sistem menghasilkan proses bisnis dari sistem berupa  aplikasi  Android  dilengkapi  dengan  kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan  non- fungsional.

## C. Perancangan Sistem
Pada  tahap  perancangan  sistem,  dirancang  bagaimana  sistem  pakar  akan  dibuat menggunakan kerangka kerangka Unified Modelling Language (UML) meliputi Diagram Use Case, Diagram Activity , Diagram Sequence, dan Diagram Class . Selain menggunakan kerangka UML  dalam  perancangan  sistem,  untuk  memperjelas  hubungan  antar  data  entitas  akan dirancang Entity Relationship Diagram (ERD), dan juga arsitektur sistem, rancangan database, dan rancangan antarmuka.

## D. Implementasi
Implementasi  pada  sistem  pakar  yang  telah  dirancang  dilakukan  dengan  metode pengembangan perangkat lunak Prototyping, dimana pengembangan sistem dilakukan dengan langsung melakukan perubahan pada kode yang perlu revisi dimulai dari pembuatan database, antarmuka, dan terakhir adalah fungsi serta metode. Untuk bisa berjalan pada lingkungan sistem operasi  Android,  sistem  pakar  dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Kotlin dengan output berupa aplikasi berformat APK.

## E. Pengujian
Terdapat  dua  tahapan  pengujian  pada  penelitian  ini  meliputi,  pertama  uji  coba  untuk pengujian fungsional sistem pakar dan yang kedua uji coba untuk pengujian akurasi hasil dari diagnosis sistem pakar. Pengujian fungsional dilakukan untuk mengetahui apakah sistem pakar berupa aplikasi berjalan sesuai dengan rancangan yang telah ditentukan. Sedangkan pengujian akurasi dilakukan untuk mengetahui apakah hasil diagnosis dan rekomendasi obat dari sistem pakar telah sesuai dengan Metode FC. Hasil pengujian akurasi berupa persentase akurasi dari banyaknya sampel pengujian dengan rumus seperti pada rumus 1.
Pr = !" #$ × 100 (1)
Keterangan: Pr = Presentase akurasi Hb = Hasil benar

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil
Berikut ini akan disampaikan hasil penelitian dari pengembangan sistem pakar berdasarkan lima tahapan meliputi Pengumpulan Data, Analisis Sistem, Perancangan Sistem, Implementasi, dan Pengujian.

## 1. Hasil Pengumpulan Data
Dari hasil analisis data yang dilakukan, terdapat 39 jenis penyakit kulit, 83 gejala penyakit kulit, 16 jenis obat generik penyakit kulit, 150 baris aturan diagnosis penyakit kulit, dan 39 baris  aturan  rekomendasi  obat  generik.  Data  tersebut  disimpan  dalam  data  seperti  yang ditunjukkan pada tabel berikut.
T ABEL I.
D ATA P ENYAKIT No Kode Diagnosis 1 D1 Miliara Kristalina 2 D2 Dermatitis Seboroik
… … … 39 D39 Moluskum Kontagiosum T ABEL II. D ATA G EJALA No Kode Nama Pertanyaan 1 GSR1 Tanpa rasa Apakah keluhan tidak menimbulkan rasa gatal sama sekali? 2 GSR2 Kadangkala gatal Apakah keluhan kadangkala menimbulkan rasa gatal ringan? … … … … 83 GOT83 Wajah, trunkal, ekstremitas Apakah keluhan berada pada tubuh bagian wajah, badan, tangan, atau kaki? T ABEL III.
D ATA O BAT No Kode Obat Aturan pakai Kontra Indikasi 1 OBT01  Calamine  Sehari 3x, Dioleskan tipis rata pada bagian yang sakit, bila gatal Luka terbuka 2 OBT02  Lanolin Sehari 3x, Dioleskan tipis rata pada bagian yang sakit, bila gatal Luka terbuka … … … … … 33 OBT33  Tretinoin  Sehari 1-2x, Dioleskan tipis dan merata Luka terbuka
Berikut  ini  merupakan  sampel  contoh  aturan  yang  akan  digunakan  berdasarkan  data  yang terkumpul:

## a. IF RASA = Gatal Ringan AND PERIODE = Saat Berkeringat AND
SISTEMIK = Tanpa Gejala Sistemik AND LESI PRIMER = Bintil Kecil Kering AND LESI SEKUNDER = Kulit Memerah AND

## DISTRIBUSI = Banyak Menyebar AND
TEMPAT = Bagian Berkeringat THEN DIAGNOSIS = Miliara Kristalina b. IF RASA = Gatal & Panas AND PERIODE = Bahan Alergen AND SISTEMIK = Demam AND
LESI PRIMER = Bintil Cairan Bening AND LESI SEKUNDER = Kulit Memerah AND
DISTRIBUSI = Tunggal AND
TEMPAT = Mulut / Kelamin AND THEN DIAGNOSIS = Fixed Drug Eruption c. IF RASA = Dermatitis Seboroik THEN OBAT = Ciclopirox 1% OR
OBAT = Ketokonazol 2%

## 2. Hasil Analisis Sistem
Oleh karena sistem pakar yang dibangun bertujuan untuk membantu penderita penyakit kulit  dalam  diagnosis  serta  obat  apa  yang  cocok  dengan  menghadirkan  sistem  pakar,  maka pengguna  dari  aplikasi  ini  hanya  berjumlah  satu  orang  yaitu  pengguna  aplikasi.  Aplikasi sebagai mesin inferensi metode FC mampu menjadi anatarmuka pengguna dengan beberapa
kebutuhan fungsional. Berdasarkan analisis pemecahan masalah yang telah dibuat sebelumnya maka dapat diambil kebutuhan fungsional dari sistem pakar seperti berikut.
a. Sistem bisa menerapkan metode FC sebagai teknik inferensi
b. Pengguna bisa menjawab gejala
c. Pengguna bisa melihat diagnosis
d. Pengguna bisa melihat obat generik
e. Pengguna bisa melihat informasi sistem
Selanjutnya,  berikut  ini  adalah  kebutuhan  hardware  untuk  pengembangan  perangkat  lunak sistem pakar: 1) Sistem Komputer, spesifikasi: CPU Dual Core 2.6 MHz, RAM 4 GB, HDD 250  GB;  dan  2)  Perangkat  Android,  spesifikasi:  CPU  1.6  MHz,  RAM  1  GB,  HDD  32  GB. Sedangkan kebutuhan software yang digunakan adalah: 1) Sistem Komputer : Windows OS, Android Studio, Kotlin, MySQL, SQLYog, Vysor; dan 2) Perangkat Android : Pie OS.

## 3. Hasil Perancangan Sistem
Use case yang terbentuk terdiri dari 5 case meliputi penerapan FC, input gejala, melihat diagnosis,  melihat  rekomendasi  obat  dan  melihat  informasi  mengenai  sistem  pakar.  Sistem pakar yang dibangun kemudian dinamai dengan ”Heal My Skin” Jika untuk melihat diagnosis penyakit kulit, pengguna harus melakukan input gejala terlebih dahulu, maka diagram Use Case dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Use Case "Heal My Skin"
Perancangan  selanjutnya  adalah  merancang  arsitektur  diagram  sistem.  Diketahui sebelumnya  bahwa  hanya  terdapat  satu  pengguna  yakni  seorang  yang  secara  langsung mengakses sistem pakar tanpa perlu adanya akses internet. Oleh karena itu proses komputasi sistem pakar secara langsung diterapkan oleh perangkat mobile seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur Sistem "Heal My Skin"
Aplikasi “Heal My Skin” Pengguna Menerapkan FC Memasukkan gejala Melihat Diagnosis Melihat rekomendasi obat Melihat informasi * * «extends» * * «uses» «uses»
Kemudian, untuk menyimpan basis pengetahuan dibentuklah basis data yang terdiri dari lima  entitas  meliputi  diagnosis,  gejala,  obat,  rule  diagnosis,  dan  rule  obat.  Entitas  utama meliputi  diagnosis,  gejala,  dan  obat  dimana  penerapannya  digunakan  sebagai  basis pengetahuan. Sedangkan entitas pelengkap meliputi rule diagnosis dan rule obat merupakan penerapan pengembangan sistem sesuai kerangka metode FC dimana digunakan sebagai aturan dalam menentukan diagnosis dan rekomendasi obat. Diagram entitas dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Diagram Entitas "Heal My Skin"

## 4. Hasil Implementasi
Aplikasi  yang  telah  dibangun  memiliki  enam  layout  yang  dirancang  sebagai  antarmuka pengguna untuk mengakses sistem pakar. Berikut ini penjelasan dari setiap antarmuka yang dibangun:
a. Splash  Screen. Halaman  ini  berjalan  ketika  aplikasi  dibuka  dengan  durasi  tiga  detik. Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 6(a).
b. Home screen. Halaman ini merupakan halaman utama dengan navigasi menuju halaman yang lain. Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 6(b).
c. Halaman  Diagnosis.  Halaman  ini  digunakan  ketika  pengguna  ingin  memulai  untuk melakukan proses diagnosis sistem pakar. Ketika halaman diagnosis terbuka, maka aplikasi langsung  mengajukan  pertanyaan-pertanyaan  seputar  gejala  yang  dialami  pengguna. Pengguna cukup menjawab benar atau salah. Untuk kemudian sistem akan mengarahkan data menuju ke kesimpulan diagnosis. Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 6(c).
d. Halaman  hasil  diagnosis.  Setelah  aplikasi  telah  menentukan  diagnosis  yang  diderita pengguna  menggunakan  kerangka  metode  FC  maka  pertanyaan  akan  selesai  dan  secara otomatis akan ditampilkan hasil diagnosis. Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 6(d).
e. Halaman obat. Setelah diperoleh hasil diagnosis, pengguna bisa melihat rekomendasi obat generik  dengan  menekan  lanjut  obat.  Pengguna  bisa  langsung  membuka  halaman  obat, apabila  diagnosis  belum  dilakukan  maka  tidak  ada  obat  yang  ditampilkan.  Halaman  ini dapat dilihat pada Gambar 6(e).
f. Halaman Informasi. Pengguna bisa melihat informasi berisi daftar tim pengembang dari aplikasi " Heal My Skin ". Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 6(f).
Diagnosis Gejala Obat Memiliki Id_diagnosis Nama_diagnosis Id_gejala gejala pertanyaan Id_obat Nama_generik Cara_pemakaian kontraindikasi Memiliki Mengacu Rule Diagnosis Rule Obat Mengacu Id_rule parent child benar salah diagnosis Id_rule obat diagnosis
(a) (b) (c) (d)
Gambar 6. Hasil Pengembangan Aplikasi (a) Halaman Splash Screen (b) Halaman Home Screen (c) Halaman Diagnosis (d) Halaman Hasil Diagnosis Penyakit (e) Halaman Obat (f) Halaman Informasi Aplikasi

## 5. Hasil Pengujian
Terdapat  dua  tahapan  pengujian  pada  penelitian  ini  meliputi,  pertama  uji  coba  untuk pengujian fungsional sistem pakar dan yang kedua uji coba untuk pengujian akurasi hasil dari diagnosis sistem pakar. Detail uji coba dijelaskan sebagai berikut.

## a. Pengujian fungsional aplikasi
Pengujian fungsional diawali dengan mendefinisikan kembali kebutuhan fungsional sistem yang telah dilakukan pada tahapan analisis kebutuhan. Kemudian kebutuhan fungsional tersebut diujicoba oleh 75 responden dengan berbagai perangkat dan dapat disimpulkan bahwa,  aplikasi  android  yang  terbangun  dapat  dijalankan  pada  ponsel  pintar  Android dengan versi 9 Pie ke atas. Selanjutnya, Tabel 4 merupakan detail uji coba untuk pengujian fitur fungsional deri aplikasi Android “ Heal My Skin ”.

## T ABEL IV.
S KENARIO P ENGUJIAN F ITUR F UNGSIONAL S ISTEM P AKAR B ERBASIS A NDROID “H EAL M Y S KIN ” No Skenario Hasil yang Diharapkan Keterangan 1 Membuka aplikasi Aplikasi menampilkan splash screen Valid 2 Membuka halaman diagnosis Halaman berhasil terbuka Valid 3 Menjawab gejala Form berhasil dijawab Valid 4 Melihat hasil diagnosis Data berhasil tampil Valid 5 Membuka halaman rekomendasi obat Halaman berhasil terbuka Valid 6 Melihat rekomendasi obat Data berhasil tampil Valid 7 Melihat informasi Data berhasil tampil Valid (e)
(f)
b. Pengujian akurasi
Pengujian akurasi dilakukan dengan mendiagnosis beberapa gejala menggunakan sistem pakar kemudian mencocokkannya dengan pakar. Setelah itu dihitung persentase peluang untuk hasil benar dari jumlah skenario yang dilakukan. Nilai persentase dicari baik untuk hasil diagnosis penyakit kulit maupun hasil rekomendasi obat. Semakin persentase besar maka akan semakin besar pula kehandalan sistem pakar. Telah dilakukan pengujian dengan skenario sebanyak 39 diagnosa yang dilakukan oleh 25 responden. Dengan demikian, telah dilakukan 975 kali uji coba input gejala yang menghasilkan diagnosis penyakit kulit dan rekomendasi  obat  generik.  Hasil  menunjukkan  bahwa  jawaban  dari  sistem  pakar  cocok dengan hasil yang diberikan oleh pakar. Dengan demikian, jika dalam 975 kali pengujian dan semuanya dapat memberikan hasil yang sesuai dengan jawaban pakar, maka akurasi sistem ini adalah 100%.

## B. Pembahasan
Sistem pakar yang berhasil dibangun telah diujicoba sebanyak 975 kali input gejala dan menunjukkan  hasil  100%.  Akan  tetapi,  gejala  yang  digunakan  sebagai  input  adalah  sesuai dengan 7 keadaan yang terdiri dari rasa, periode, sistemik, lesi primer, lesi sekunder, distribusi, dan  tempat.  Padahal,  tidak  semua  penyakit  menimbulkan  gejala  yang  jelas  antara  YA  dan TIDAK.  Pada  kenyataannya,  terdapat  kondisi  yang  memungkinkan  bahwa  salah  satu  gejala tidak  dirasakan,  namun  tetap  mengindikasikan  sebuah  diagnosis  dan  membutuhkan  obat tertentu. Pengujian akurasi pada kondisi tersebutlah yang belum dilakukan pada sistem pakar ini.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil analisis data yang dilakukan, terdapat 39 jenis penyakit kulit, 83 gejala penyakit kulit, 16 jenis obat generik penyakit kulit, 150 baris aturan diagnosis penyakit kulit, dan 39 baris  aturan  rekomendasi  obat  generik.  Aplikasi  yang  telah  dibangun  memiliki  enam  layout yang  dirancang  sebagai  antarmuka  pengguna  untuk  mengakses  sistem  pakar  yakni  Splash Screen,  Home  screen,  Halaman  Diagnosis.,  Halaman  hasil  diagnosis,  Halaman  obat,  dan Halaman  Informasi.  Kemudian  dilakukan  pengujian  fungsional  sistem  pakar  dan  pengujian akurasi hasil dari diagnosis sistem pakar. Apikasi telah dipasang di berbagai perangkat android dan  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  yang  dibangun  dapat  dijalankan  pada  ponsel  pintar Android versi 9 Pie ke atas. Selanjutnya, telah dilakukan pengujian dengan skenario sebanyak 975 kali uji coba input gejala yang menghasilkan diagnosis penyakit kulit dan rekomendasi obat generik.  Hasil  menunjukkan  bahwa  jawaban  dari  sistem  pakar  cocok  dengan  hasil  yang diberikan oleh pakar. Dengan demikian, jika dalam 975 kali pengujian dan semuanya dapat memberikan hasil yang sesuai dengan jawaban pakar, maka akurasi sistem ini adalah 100%.

## R EFERENCES
[1]   Badan Pusat Statistik Kota Kediri, “Jumlah Kasus 10 Penyakit Terbanyak di Kota Kediri, 2016,” 2016.
[Online]. Available: https://kedirikota.bps.go.id/statictable/2018/03/21/59/jumlah-kasus-10-penyakit- terbanyak-di-kota-kediri-2016.html. [Diakses 28 Januari 2020].
[2]   Badan  Pusat  Statistik  Kota  Blitar,  “Penderita  /  Pasien  di  Puskesmas  menurut  Jenis Penyakit,” 2016.
[Online]. Available: https://blitarkota.bps.go.id/statictable/2017/10/26/666/7-8-penderita-pasien-di- puskesmas-menurut-jenis-penyakit-2016.html. [Diakses 28 Januari 2020]. [3]   Badan Pusat Statistik Kabupaten Tulungagung, “Sepuluh Penyakit Terbanyak menurut Jenisnya menurut Kecamatan,” 2016. [Online]. Available:
https://tulungagungkab.bps.go.id/statictable/2017/11/14/1024/sepuluh-penyakit- terbanyak-menurut-jenisnya-menurut-kecamatan-2016.html. [Diakses 28 Januari 2020].
[4]   K. Andrian, “Mengetahui Penyebab dan Cara Menangani Alergi Kulit,” 2018. [Online]. Available: https://www.alodokter.com/mengetahui-penyebab-dan-cara-menangani- alergi-kulit. [Diakses 28 Januari 2020].
[5]   A. J. Wulan, D. W. Sumekar, H. Mutiara dan R. N. Iyos, “Pencegahan Penyakit Jamur Pada Kulit Kepala,” JPM Ruwa Jurai, vol. 1, no. 1, pp. 52-56, 2015.
[6]   M. Mading dan I. I. P. Sopi, “Kajian Aspek Epidemiologi Skabies pada Manusia,” Jurnal Penyakit Bersumber Binatang, vol. 2, no. 2, pp. 9-17, 2015.
[7]   N. R. Adiprayoga, I. Darmada dan L. M. M. Rusyati, “Impetigo Bulosa: Sebuah Laporan Kasus,” Medika Udayana, vol. 3, no. 4, pp. 1-7, 2014.
[8]   R. S. Tanamal, M. V. Lasut dan H. E. J. Pandaleke, “Pola dan Insidens Penyakit Infeksi Kulit Karena Virus di Divisi Dermatologi Anak Poliklinik Kesehatan Kulit dan Kelamin RSUP Prof. Dr. R. D. Kandou Manado Tahun 2008 - 2012,” Jurnal Biomedik, vol. 7, no. 1, pp. 54-61, 2015.
[9]   Badan Pusat Statistik, Survey Sosial dan Ekonomi Nasional 2017, Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2017.
[10]  Y.  Kristiyan,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” Jurnal Insand Comtech, vol. 2, no. 1, pp. 21-26, 2017.
[11]  I. H. Santi dan A. I. Septiawan, “Meotde Forward Chaining pada Sistem Pakar dalam Mendiagnosis Penyakit Kulit,” Jurnal Antivirus, vol. 12, no. 1, pp. 1-12, 2018.
[12]  F. Riandari, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kulit Wajah Menggunakan Metode Certainty Factor,” Jurnal Mantik Penusa, vol. 1, no. 2, pp. 85-89, 2017.
[13]  A. Fadli dan A. R. T. H. Ririd, “Sistem Pakar Diagnsa 33 Macam Penyakit Kulit dan Kelamin dengan Metode Fuzzy Inference Tsukamoto,” Jurnal Informatika Polinema, vol. 2, no. 3, pp. 132-137, 2016.
[14]  Lipsus  Internet  2019,  “Indonesia  Digital  2019  :  Tinjauan  Umum,”  2019.  [Online]. Available:  https://websindo.com/indonesia-digital-2019-tinjauan-umum/.  [Diakses  29 Januari 2020].
[15]  S. Nurajizah dan M. Saputra, “Sistem Pakar Berbasis Android untuk Diagnosa Penyakit Kulit Kucing dengan Metode Forward Chaining,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 14, no. 1, pp. 7-14, 2018.
[16]  H.  Asnal,  “Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Kondisi  Psikologi  Anggota  Polri  Dalam Mendapatkan Senjata Api,” JURNAL INOVTEK POLBENG - SERI INFORMATIKA, vol. 4, no. 1, pp. 45-54, 2019.
[17]  A.  D.  Putri  dan  D.  Suhendra,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Kerusakan  Air Conditioner  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web,” JURNAL INOVTEK POLBENG - SERI INFORMATIKA,, vol. 1, no. 2, pp. 148-160, 2016.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian Masyarakat (LPPM) Politeknik Negeri Malang dan Bagian LPPM di PSDKU Politeknik Negeri Malang di Kediri yang telah memberikan bantuan dalam pelaksanaan kegiatan penelitian ini melalui DIPA 2020. Tak lupa kami sampaikan terima kasih pula kepada tim mahasiswa yang membantu dalam pelaksanaan penelitian ini.