## RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TROPIS MENULAR BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE GABUNGAN FORWARD CHAINING DAN BACKWARD CHAINING
Muhammad Fahmi Hidayah 1 , Ahmad Wahyu Purwandi 2 , Moh. Abdullah Anshori 3 Jaringan Telekomunikasi Digital, Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang fahmi_ae@yahoo.com 1

## Abstrak
Seorang  dokter  maupun  sarjana  kedokteran  membutuhkan  buku  referensi  untuk  mempelajari  cara mendiagnosa  penyakit  tropis.  Buku  referensi  ini  terkadang  merepotkan  apabila  harus  dibawa  kemana-mana. Buku  refereansi  ini  pun  juga  tidak  praktis  apabila  harus  dicari  terlebih  dahulu  untuk  menemukan  gejala  dan penyakit  yang  ingin  dipelajari.  Sehingga  dibutuhkan  sebuah  sistem  agar  dapat  memudahakan  dokter  maupun sarjana kedokteran dalam mempelajari ilmu diagnose dan mencari gejala dan penyakit.
Sistem pakar adalah program berbasis pengetahuan yang menyediakan solusi-solusi dengan kualitas pakar untuk  masalah-masalah  dalam  suatu  domain  yang  spesifik.  Sistem  pakar  ini  digunakan  di  bidang  kedokteran, pertanian,  bisnis,  dan  lain-lain.  Sistem  pakar  dalam  bidang  kedokteran  memberikan  kemudahan  dalam mengidentifikasi  penyakit  yang  diderita  pasien  melalui  gejala-gejala  yang  ada  pada  pasien.  Sistem  pakar  ini membantu dokter dalam melakukan diagnosa untuk meyakinkan dokter tentang hasil diagnosanya.
Sistem pakar dalam penelitian ini menggunakan metode gabungan. Metode gabungan itu adalah forward chaining dan backward  chaining. Metode  forward  chaining  dilakukan  untuk  menentukan  gejala  khusus  yang muncul,  sedangkan  metode  backward  chaining  dilakukan  untuk  menelusuri  gejala  umum  yang  muncul  dari gejala khusus yang sudah dipilih sebelumnya. Hasil penggabungan metode ini memberikan persentase diagnosa sebesar 100%. Sedangkan penilaian pengguna terhadap sistem memberikan respon yang baik.
Kata Kunci : Penyakit Tropis, Smartphone Android, Sistem Pakar, Forward Chaining dan Backward Chaining .

## 1. Pendahuluan
Seiring  dengan  perkembangan  zaman  dan teknologi,  peran  komputer  semakin  mendominasi kehidupan  umat  manusia  dalam  melakukan  suatu pekerjaan.  Komputer  tidak  lagi  hanya  digunakan sebagai  alat  hitung,  namun  komputer  juga diharapkan  agar  dapat  mengerjakan  segala  sesuatu yang biasa dikerjakan oleh manusia.
Saat  ini  telah  dikembangkan  satu  disiplin ilmu  dalam  bidang  komputer  yang  dinamakan kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan didefinisikan sebagai  kecerdasan  yang  ditunjukkan  oleh  suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer.Kecerdasan ini diciptakan dan dimasukkan ke  dalam  suatu  mesin  (komputer)  agar  dapat melakukan  pekerjaan  seperti  yang  dapat  dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan  kecerdasanbuatan  antara  lain  sistem pakar,  permainan  komputer  ( games ), logika  fuzzy , jaringan syaraf tiruan dan robotika.
Salah  satu  bidang  kecerdasan  buatan  yang sering  digunakan  untuk  menggantikan  peranan pekerjaan  manusia  adalah  sistem  pakar.  Sistem pakar ini digunakan di bidang kedokteran, pertanian, bisnis,  dan  lain-lain.  Sistem  pakar  ini  mempunyai kemampuan  seperti  seorang  pakar  dalam  bidang tertentu  dan  memiliki  kelebihan  mempunyai  daya kerja yang konstan.
Seorang  dokter  maupun  sarjana  kedokteran membutuhkan  buku  referensi  untuk  mempelajari cara  melakukan  diagnose  pada  pasien.  Buku
referensi  ini  terkadang  merepotkan  apabila  harus dibawa  kemana-mana.  Buku refereansi  ini  pun  juga tidak  praktis  apabila  harus  dicari  terlebih  dahulu untuk  menemukan  gejala  dan  penyakit  yang  ingin dipelajari.  Sehingga  dibutuhkan  sebuah  sistem  agar dapat  memudahakan  dokter  maupun  sarjana kedokteran  dalam  mempelajari  ilmu  diagnose  dan mencari gejala dan penyakit.
Salah  satu  solusi  yang dapat  digunkan  untuk mendampingidan  mengarahkan  dokter-dokter  muda ini untuk melanjutkanpendidikan lebih lanjut adalah dengan menggunkan sistem pakar yang diinstal pada smart  phone android.  Sistem  pakar  ini  akan membantu dokter maupun seorang sarjana kedokteran  dalam  proses  rekam  medis  dan mempelajari  tentang  diagnosa  terhadap  suatu penyakit tropis.Dokter dan seorang sarjana kedokteran  dapat  mempelajari  hasil  diagnosa  yang telah  diberikan  oleh  sistem.  Sistem  pakar  ini  juga memiliki  kelebihan  dalam  hal  fleksibilitas,  karena sistem  pakar  ini  diinstal  dalam smart  phone yang ukurannya  relatif  kecil  dan  dapat  dibawa  kemana- mana.

## 2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka dapat  dirumuskan  beberapa  permasalahan  sebagai berikut :
a. Bagaimana cara kerja dari sistem pakar yang akan dibuat?
b. Bagaimana  prosentase  tingkat  keberhasilkan diagnosa  penyakit  dan  pemberian  solusi sistem  pakar  ini  yang  dibandingkan  dengan diagnosa dan pemberian solusi dokter?
c. Bagaimana  prosentase  kinerja  sistem  pakar ini jika dinilai dari sisi dokter?

## 3. Batasan Masalah
Agar  permasalahan  yang  dibahas  terfokus dan tidak melebar, maka Tugas Akhir ini mengambil batasan masalah sebagai berikut:
a. Sistem  pakar  ini  hanya  diperuntukkan  untuk smart  phone yang  menggunakan  sistem operasi android.
b. Sistem pakar ini hanya dibatasi untuk 15 jenis penyakit  tropis  terbanyak  pada  area  malang kota.

## 4. Tujuan Penelitian
Tujuan dari tugas akhir ini adalah :
a. Untuk  mengetahui  cara  kerja  dari  sistem pakar yang akan dibuat.
b. Untuk mengukur tingkat keberhasilkan diagnosa  penyakit  dan  pemberian  solusi sistem  pakar  yang  dibandingkan  dengan diagnosa dan pemberian solusi dokter.
c. Untuk  mengukur  prosentase  kinerja  sistem pakar jika dinilai dari sisi dokter.
d. Untuk  memudahkan  dokter  dan  sarjana kedokteran dalam mempelajari ilmu diagnosis pasien.

## 5. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah untuk :
a. Diharapkan sistem pakar ini dapat digunakan oleh  dokter  dan  sarjana  kedokteran  untuk mempelajari  ilmu  diagnosis  penyakit  dan gejala.
b. Diharapkan  sistem  pakar  ini  dapat  menjadi media  pembelajaran  dibidang  kecerdasan buatan.
6. Tahapan Penelitian
Berikut  dijelaskan  tahapan  peneilitan  yang dijelaskan dengan flowchart :
Gambar 1. Diagram Alir Tahapan Penelitian
Keterangan:
1. Studi pustaka Studi  pustaka  bertujuan  untuk  memperoleh data  basis  pengetahuan  dengan  mempelajari buku  panduan  puskesmas  dan  pengambilan data pada Departeman Kesehatan
2. Kerangka konsep penelitian Berisi deskripsi masalah, kemudian memberikan  konsep  solusi.  Konsep  solusi diberikan  pandangan  dari  integrasi  antara dokter  dengan  sistem  pakar,  dengan  adanya kerangka konsep penelitian diharapkan dapat memperjelas posisis penelitian yang dilakukan.
3. Perancangan dan pengembangan sistem Terdapat  2  hal  yang  dirancang  dan dikembangkan  pada  penelitian  ini.  Yaitu perancangan  dan  pengembangan  software dan  perancangan  dan  pengembangan  basis pengetahuan,  yang  dapat  diuraikan  sebagai berikut :
a. Membuat  table  konklusi  atau  penyakit dari domain pengetahuan yang dibahas.
b. Membuat  table  premis  atau  gejala  yang ada pada setiap konklusi atau penyakit.
c. Membuat  table  saran  yang  ada  pada semua konklusi.
d. Membuat  table  hubungan  antara  premis dan konklusi.
e. Melakukan scanner rules, dengan menggunakan aturan IF-THEN. f. Menentukan  premis  khusus  dan  premis umum secara statistic.
g. Membuat  Use  case  diagram  software, aktor  yang  mengakses  sistem  dan keterangan  masing-masing  fungsi  dari aktor.
h. Membuat  activity  diagram  untuk  setiap use  case  untuk  memperjelas  skenario dari program yang akan dibuat.
i. Membuat class dagram untuk memberikan gambaran besar dari desain software yang akan dirancang.
j. Membuat object diagram untuk memperjelas  gambaran  object  saat aplikasi berjalan.
k. Membuat  sequence  diagram  untuk memperjelas  pesan  yang  dikirim  antar object beserta time line setiap pesan.
l. Membuat  component  diagram  dan deployment diagram.
m. Implementasi sistem pakar menggunakan bahasa pemrograman
Java.
4. Pengujian sistem Pengujian sistem meliputi :
a. Pengujian untuk setiap kebutuhan software  pada  fase  perancangan  dan pengembangan.  Pengujian  ini  bertujuan agar  semua  fungsi  software  berjalan dengan baik.
b. Pengujian  dengan  dokter.  Pengujian selanjutnya  yaitu  pembandingan  hasil yang  diagnosa  yang  diberikan  oleh sistem  dengan  diagnosa  yang  diberikan oleh  dokter.  Dengan  adanya  pengujian sistem  maka  akan  didapat  persentase keberhasilan sistem.
5. Penarikan kesimpulan dan saran Penarikan kesimpulan dan saran adalah tahap terakhir  dari  penelitian  dimana  data  hasil pengujian  sistem  akan  dianalisa  yang nantinya  akan  menghasilkan  kesimpulan tentang  kinerja  sistem  pakar  ini.  Dengan adanya  analisa  dan  kesimpulan  maka  akan didapatkan saran yang nantinya akan berguna pada pengembangan sistem lebih lanjut.

## 7. Perancangan dan Pengembangan Sistem
7.1 Perancangan Basis Pengetahuan
Perancangan  Basis  pengetahuan  merupakan tahap  pengolahan  pengetahuan  yang  berasal  dari proses  akuisisi,  ke  dalam  bentuk  yang  mudah diakses pada lingkungan komutasi oleh sistem pakar dalam mencari solusi.
Perancangan  Basis  pengetahuan  dilakukan dengan  membuat  table  hubungan  antara  data  gejala dan  data  penyakit.  Table  ini  disebut  dengan  matrik table keputusan. Matrik gejala adalah nilai yang ada pada  gejala  yang  akan  mentukan  banyaknya  suatu gejala  yang  ada  dalam  penyakit  tertentu.  Matrik gejala  ini  nantinya  yang  akan  menentukan  gejala sebagai gejala khusus atau gejala umum. Pengelompokkan  gejala  menjadi  gejala  khusus  dan umum  akan  digunakan  untuk  melakukan  inferensi.
Forward  chaining  digunakan  untuk  memilih  gejala khusus.  Sedangkan  Backward  Chaining  digunakan untuk memilih gejala umum.
Berikut ini  adalah  table  daftar penyakit  yang ada pada penelitian.
Tabel 1. Tabel nomer dan nama penyakit.
Berikut ini adalah table daftar gejala yang ada pada penelitian :
No Gejala
0  hidung berair
1  Demam
2  sakit kepala
3  nyeri otot
4  nyeri sendi
5  nafsu makan hilang / berkurang
6 rasa menggelitik sampai nyeri tenggorokan
7  batuk kering
8  hidung tersumbat
9  Bersin
10  ingus encer
11 ingus berwarna bening cair atau bening kental atau kental kuning kehijauan 12 Bengek atau suara mengi saat bernafas 13  infeksi pernafasan (flu) 14 Lelah / lemah / lesu / ngantuk / lemas
15 pembengkakan pergelangan kaki kaki dan tungkai kiri dan kanan,
wajah, telapak tangan
16  pipi nampak merah
17  gengguan pengelihatan 18  Pilek
19 batuk berdahak berwarna putih, kuning atau hijau setelah 1-2 hari
20  sesak nafas
21  Batuk
22  diare seperti air cucian beras (1)
23  mual dan muntah-muntah
24  rasa haus
25  karam otot
no Peyakit
0  influenza
1  Bronkitis
2  Kolera
3  Diare
4  Difteri
5  TBC paru
6  tetanus
26 penurunan produksi air kemih / air seni 27  mata menjadi cekung
28  Kulit-kulit tangan jadi keriput
29  buang air besar encer > 3x sehari 30  mulut dan bibir kering 31  menurunnya turgor kullit 32  menurunnya berat badan
33  lemah otot
34  gelisah 35  air mata tidak ada 36  ubun2 cekung pada bayi 37  sakit saat menelan
38  nafas terdengar ngorok 39  demam tidak tinggi
40  pembesaran kelenjar limfe di leher 41  menggigil 42 Pada pemeriksaan tenggorokan ada selaput putih keabu-abuan yang mudah berdarah bila disentuh 43  nafas bau 44  batuk berdahak selama 3 minggu 45  keringat malam tanpa aktifitas
46  dahak mengandung darah 47  nyeri dada 48  batuk berdarah 49  kekakuan rahang / sulit dibuka
50  kejang otot 51  kekaku kuduk, lengan, dan tungkai 52  kekakuan otot wajah 53 Kekakuan otot perut, leher punggung 54  suara bersisik 55  tidak dapat berbicara
Tabel 2 Nomer dan nama gejala.
Langkah  selanjutnya  adala  membuat  tabel keputusan  yang  merupakan  hubungan  antara  gejala dan  penyakit.  Tabel  ini nantinya  digunakan  sebagai penentu  nilai  matrik  gejala.  Matrik  gejala  adalah nilai  yang  ada  pada  gejala  yang  akan  mentukan banyaknya  suatu  gejala  yang  ada  dalam  penyakit tertentu.  Matrik  gejala  ini  nantinya  yang  akan menentukan gejala sebagai gejala khusus atau gejala umum.  Pengelompokkan  gejala  menjadi  gejala khusus dan umum akan digunakan untuk melakukan inferensi. Forward  chaining digunakan  untuk memilih  gejala  khusus.  Sedangkan Backward chaining digunakan untuk memilih gejala umum.
Col  1  adalah  daftar  gejala,  sedangkan  Col  2  adalah daftar penyakit
Col 1 Col2
0 v 1 v  v v  v  v 2 v  v v v 3 v 4 v
5 v 6 v 7 v  v 8 v 9 v
10 v 11 v 12 v 13 v 14 v  v  v v 15 v 16 v 17 v 18 v 19 v 20 v v  v 21 v v 22 v 23 v v 24 v  v 25 v 26 v  v 27 v  v 28 v 29 v 30 v 31 v 32 v v 33 v 34 v v 35 v 36 v 37 v 38 v 39 v 40 v 41 v v 42 v 43 v 44 v 45 v 46 v 47 v 48 v 49 v 50 v 51 v 52 v 53 v 54 v 55 v
Tabel 3. Tabel relasi antara table daftar penyakit dan daftar gejala
7.2 Perancangan Software
Perncangan software ini  menggunakan  UML sebagai pemodelan software nnya. Selanjutnya perancangan software akan  dilakukan  tahap  demi tahap.

## a. Use Case Diagram
Use  case diagram  dari  sistem  yang  akan dibuat adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Use case diagram
b. Class Diagram
Class  Diagram  dari  sistem  adalah  sebagai berikut :
Gambar 3. Class diagram
c. Perancangan Antar Muka Antarmuka ( User Interface) berfungsi sebagai jembatan penghubung antara pengguna dan sistem untuk dapat berinteraksi, antarmuka dirancang sedemikian  rupa  agar  mudah  dipahami  oleh pengguna  sehingga  tidak  ada  kesulitan  bagi pengguna untuk mengoperasikannya.
Secara  umum  perancanggan  antarmuka  ini dibagi  menjadi  dua,  yaitu  desain  untuk lingkungan  pengguna  dan  desain  untuk lingkungan pengembang.
Perancangan  antarmuka  untuk    lingkungan pengguna  ditunjukkan  pada  gambar-gambar berikut ini :
Gambar 4. Desain antar muka lingkungan pengguna, (a) tampilan activity diagnosa, (b) Tampilan activity diagnosa2, (c) Tampilan activity persiapan hasil, (d) Tampilan activity hasil, (e) Tampilan activity saran.
Perancangan  antarmuka  untuk  lingkungan pengembang  ditunjukkan  pada  gambar- gambar berikut ini :
Gambar 5.Desain antar muka lingkungan pengembang, (a) Tampilan activity LoginAdmin, (b) Tampilan activity AdminMain, (c) Tampilan activity AdminDaftarPenyakit, (d) Tampilan activity AdminDataPenyakit, (e)Tampilan activity AdminDataGejala, (f) Tampilan activity AdminDataSaran
8. Pengujian dan Pembahasan 8.1 Pengujian Performance
Pengujian  performance  dimaksudkan  untuk menguji  kompabilitas software dengan  beberapa hardware  android  dan  versi  OS  android.  Hasilnya dinyatakan dengan peringkat bisa atau tidak bisa dan baik atau tidaknya tampilan
Table 4. Pengujian performance dan tampilan beda
perangkat NO Halaman Jenis HP dan Versi Android Samsung Galaxy Mini Android Versi 2.3.4 Samsung Galaxy Tab2 Android Versi 4.0 Samsung Galaxy Young Android 2.3.6 1 Admin Daftar Gejala Baik Baik Baik 2 Admin Daftar Penyakit Baik Baik Baik 3 Admin Data Gejala Baik Baik Baik 4 Admin Data Penyakit Baik Baik Baik
5 Admin Data Saran Baik Baik Baik 6 Admin Main Baik Baik Baik 7 Admin User Admin Baik Baik Baik 8 Daftar Penyakit Baik Baik Baik 9 Diagnosa Baik Baik Baik 10 Diagnosa2  Baik Baik Baik 11 Hasil Baik Baik Baik 12 Informasi Penyakit Baik Baik Baik 13 Login Admin Baik Baik Baik 14 Main Baik Baik Baik 15 Penyakit Baik Baik Baik 16 Persiapan Diagnosa Baik Baik Baik 17 Pilih Hasil  Baik Baik Baik 18 Saran Baik Baik Baik 19 Tentang Baik Baik Baik Pembahasan : Hasil pengujian performance dari kompabilitas hardware dan OS android menunjukkan  hasil  yang  baik  untuk  perangkat Samsung  Galaxy  Mini,  Samsung  Galaxy  Tab2, Samsung galaxy Young dan Smartfreen.
8.2 Evaluasi  untuk  Acceptance  Training  dan Perbandingan dengan Konvensional
Tabel 5. Evaluasi acceptance
Pembahasan : Acceptance  training ini  dilakukan  selama tujuh  kali  percobaan  dengan  mengambil  data diagnosa  utama  yang  dihasilkan  oleh  sistem.  Jika diagnosa  utama  sistem  sama  dengan  hasil  diagnosa dokter  atau  pakar  maka  hasil  diagnosa  dianggap benar.  Dari  percobaan  yang  dilakukan  maka didapatkan perhitungan persentase kesamaan diagnosa sistem dan pakar sebagai berikut:
Performance
= JumlahDiagnosa Benar Jumlah Dilakukan Percobaan x 100%
Performance = 7 7 x 100%
Performance = 100%
Jadi hasil dari hasil pengujian didapatkan persentase performance sebesar 100%.
No.   Gejala yang diuji Hasil Diagnosa Sistem Pakar Hasil Diagnosa Konvensional Ket 1 Nyeri  otot;  nyeri  sendi; nafsu makan hilang; demam Diagnosa Utama : Demam Dengue  57,14% Diagnosa Banding: Demam dengue 57,14%; Influenza 33,33%;  Hepatitis  30  %;  Campak 25 %; disentri 14,29%; Pneumonia 12,5% Demam dengue OK 2 Kulit  kuning  dan  atau mata  kuning;  Merasa tidak  enak  badan;  urine berwarna  gelap;  tinja berwarna  pucat;  nafsu
makan
hilang/ berkurang; mual dan muntah; demam; Diagnosa Utama : Hepatitis 70 % Diagnosa Banding : Hepatitis  70  %;  Demam  dengue    42,86%; Disentri  28,  57  %;  Campak  25%;  Difteri 18,18%; Influenza 16,67%;  kolera  14,29%; Pneumonia 12,5% Hepatitis OK 3 Bengek atau suara mengi saat bernafas; batuk berdahak selama 3 minggu; nyeri otot; Batuk  berdahak  putih, kuning atau hijau setelah 1-2 hari; keringat malam tanpa aktivitas; menurunnya berat badan; nafsu makan berkurang; Diagnosa Utama : TBC  paru  30  %;  demam  dengue  28,57%;
bronchitis 15,38%
Diagnosa Banding : TBC  paru  30  %;  demam  dengue  28,57%; Influenza 16,67%; bronchitis 15,38%; TBC paru OK 4 Tinja  berdarah;  Diare Seperti Cucian Air Beras; Mual dan muntah- mutah;  lelah/lemah/lesu/ ngentuk/  lemas;  Tinja berlendir; Buang air besar  encer  >  5x  sehari; rasa haus; demam; Diagnosa  Utama  :  Disentri  100%;  Kolera 42,86%; Diagnosa  Banding  :  Disentri  100%;  Kolera 42,86%;  Demam  dengue  42,86%;  Campak 25%;  Pneumonia  25%;  TBC  paru  25%; Hepatitis  20%;  Demam  berdarah  dengue 20%;  Difteri  18,18%;  Diare  16,67%; Bronkitis 15,38%. Disentri OK 5 Tanda pendarahan spontan, bintik-bintik merah tanpa gatan,
mimisan,  gusi  berdarah, atau  tinja  hitam;  Pucat disekitar  mulut;  hidung tersumbat;  batuk  kering; nyeri belakang  mata; mual dan muntah- muntah; Diagnosa Utama : Demam Berdarah Dengue 60%; Diagnosa  Banding  :  Demam  Berdarah Dengue  60%;  Demam  Dengue  28,57  %; Kusta  20%;  Influnza  16,67%;  kolera 14,29%; Disentri 14,29% Demam  Berdarah Dengue OK

## 8.3 Penilaian Kinerja Sistem oleh Dokter
Penilaian  ini  dilakukan  dengan  menguji sistem  oleh  beberapa  dokter  yang  berbeda  untuk menentukan  besarnya  kinerja  sistem  ketika  berjalan disisi  pengguna.  Kuisioner  diberikan  kepada  9 dokter  yang  berbeda.  Hasil  penilaian  sistem  adalah sebagai berikut :
Tabel 6. Table penilaian kinerja sistem oleh dokter
No Dokter Banyaknya Pengujian Penilaian Terhadap Sistem 1 1 kali B
2 3 kali D
3 5 kali B 4
1 kali C 5
4 kali B 6 7 kali B
7 3 kali B
8 3 kali B 9
4 kali B
Dari  sembilan  data  yang  diambil  tujuh responden  memberikan  nilai  baik  (B),  satu responden  memberikan  nilai  cukup  baik  (C),  satu responden  memberikan  nilai  kurang  (D),  sehingga dapat  disimpulkan  kinerja  sistem  disisi  pengguna baik (B).

## 9. Kesimpulan Dan Saran
9.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang bisa diambil dari penelitian yang  berjudul  “ Rancang  Bangun  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Tropis  Menular  Berbasis Android  Menggunkaan  Metode  Gabungan Forward Chaining Dan Backward  Chaining” ini,  dari  bab Perancangan dan Pengembangan serta bab Pengujian dan  Pembahasan  secara  umum  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
a. Pengembangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Tropis  Menular  ini  yang  dimaksudkan  yaitu membuat Expert  system yang  secara  khusus didesain  untuk  penyakit  tropis  menular,  telah bekerja dengan baik.
b. Besarnya  persentase  perbandingan  antara  sistem dan diagnosa konvensional yakni sebesar 100%.
c. Dalam percobaan yang dilakukan sistem berjalan dengan baik pada android versi 2.2 sampai 4.0.3.
d. Sistem pakar ini diperuntukkan untuk dokter dan sarjana kedokteran untuk mempermudah mempelajari  diagnosa  terhadap  gejala  dan penyakit.

## 9.2 Saran
Setelah  dilakukan  penelitian  ini  maka disarankan hal-hal sebagai berikut :
a. Expert  system yang  dikembangkan  memiliki tingkat keamanan yang rendah, karena pengamanan  hanya  menggunakan  login user admin  dan  password,  sehingga  data  dapat  di update  oleh  semua  orang  yang  bisa  masuk  pada bagian administrator.
b. Expert  system yang  dikembangkan  seharusnya dapat  diintegrasikan  kedalam  sebuah  sistem dimana  pengguna,  expert,  dan Expert  Engineer dapat  berkomunikasi  sehingga  pengembangan basis data dapat dilakukan dengan cepat.
c. Expert  system yang  dikembangkan  diharapkan dapat  dikembangkan  untuk  melakukan  diagnosa untuk penyakit yang lain.

## Daftar Pustaka
Purwandi, AW. 2011. Pengembangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam yang Dapat Diakses Melalui WAP-GPRS Selular. Program Studi Teknik Elektro, Minat Sistem Komunikasi dan Informatika, Universitas Brawijaya , Malang Widoyono, 2005. Penyakit Tropis Epidemilogi, Penularan, Pencegahan, dan Pembarantasan . Jakarta : Erlangga, Departemen Kesehatan RI, 2007. Pedoman Pengobatan Dasar Di Puskesmas 2007 . Jakarta : Departemen Kesehatan RI, 2007. Lee,  Wei-Meng,  2012, Beginning  Android 4Application  Development. New  York:  John Wiley & Sons, Inc.
AS,  Rosa,  2011,  Modul  Pembelajaran  Rekayasa Perangkat  Lunak  (Terstruktur  &  Berorientasi Objek) . Informatika