## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA GANGGUAN PADA SISTEM ENDOKRIN BERBASIS ANDROID MOBILE
Irawan Setiadi 1 , Imam Himawan 2 , Kevin Septianzah 3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI irawan.setiadi91@gmail.com 1 , imamhimawann@gmail.com 2 , kevin.septianzah24@gmail.com 3
Submitted February 13, 2023; Revised July 14, 2023; Accepted July 28, 2023

## Abstrak
Dalam pembahasan i ini memiliki masalah i adalah i bagaimana merancang i suatu sistem pakar yang dapat digunakan  untuk  mendiagnosis i gangguan  pada  sistem  Endokrin  berdasarkan  gejala  yang  dirasakan pasien,  sehingga user diberikan  saran  atas  permasalahan  yang  dihadapi.  Maksud  dan  tujuan  adalah untuk  membantu  calon  dokter,  dokter  umum  maupun  dokter  spesialis  dalam i mendiagnosa  gangguan pada sistem Endokrin layaknya seorang pakar dan mampu memberikan informasi dengan cepat serta membuat  aplikasi  yang  interaktif  dan  lebih  mudah  dimengerti  oleh user. Sistem  pakar  dibuat menggunakan  metode  pencarian  terbaik  pertama  ( Best-First  Search )  dan i menggunakan  teknik Forward  Chaining .  Di  dalam  sistem  dituangkan  pengetahuan  seorang i pakar  yang  di  dapat  selama melakukan i research di Rumah Sakit i Permata Ibu dan i juga dirancang suatu knowledge base untuk bisa menyimpan i penyakit i yang  baru.  Sebuah  sistem i pakar  dikembangkan  berbasis  teknologi smartphone atau lebih spesifiknya Android i pada sisi client , PHP ( Hypertext Preprocessor ) dan MySQL i pada sisi server dengan i berisikan 6 data penyakit dan i 10 data gejala penyakit. Sistem ini juga sudah diuji coba dan divalidasi oleh pakar serta beberapa pengguna. Hasil i yang diperoleh mencapai persentase sebesar 83,3% yang menunjukan i bahwa aplikasi sistem pakar ini cukup efisien dan efektif.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit Endokrin, Best-First Search , Forward Chaining , Android

## Abstract
This research discusses how to design an expert system that can be used to diagnose disorders of the endocrine  system  based  on  the  symptoms  suffered  by  the  patient,  so  that  there  are  advice  on  the problems encountered by the user. The objective is to assist prospective doctors, general practitioners and specialists in diagnosing disorders of the endocrine system like an expert, to provide information quickly, and to create an interactive application that can be easily understood by the users. The expert system is created using the Best-First Search method and using the Forward Chaining technique. The system contains the knowledge of an expert obtained during research at Permata Ibu Hospital and a knowledge base designed to be able to store new diseases. The expert system is developed based on smartphone technology or more specifically Android on the client side, PHP (Hypertext Preprocessor) and MySQL base on the server side. The system contains 6 disease data and 10 disease symptom data. It also has been tested and validated by experts and several users. The result reaching a percentage of 83.3% shows that the expert system application is quite efficient and effective.
Keywords : Expert System, Endocrine Disease, Best-First Search , Forward Chaining , Android

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  harta  yang  tak ternilai  harganya  bagi  manusia,  sehingga manusia rela melakukan segala daya untuk menjaga kesehatan  fisiknya  [1].  Masalah kesehatan  dapat menyerang  siapa  saja,
tanpa  memandang  usia,  jenis  kelamin, pekerjaan atau waktu [2].
Pada  penelitian  yang  sebelumnya  dengan judul  Sistem i Pakar i Diagnosis  Penyakit Saraf  Pusat  dengan  Metode Forward Chaining telah membahas tentang penerapan Forward Chaining untuk sistem
pakar  dengan  obyek  penyakit  saraf  pusat [3].  Akurasi sistem i pakar i tersebut i telah diuji  berdasarkan  10  jenis  penyakit. Penelitian ii tersebut i memperoleh i hasil i akurasi  dengan  persentase  81,5% i yang i menunjukan bahwa i sistem i pakar i tersebut i berfungsi ii dengan ii baik.
Gangguan i endokrin i adalah i masalah i kesehatan i yang i umum  dan  beberapa  di antaranya  sulit  dideteksi  bahkan  saat penyakit  berkembang,  membuat  diagnosis yang akurat  menjadi  sulit  [4]. Oleh karena itu,  tidak  jarang  penyakit  ini  tidak ditangani  dengan  baik  dan  tidak  diobati. Alternatif  untuk i mendapatkan i hasil i diagnostik i yang i lebih i baik i adalah i pemeriksaan i laboratorium.  Namun,  cara ini  relatif  mahal  dan  butuh  waktu  lama sebelum  hasilnya  diketahui.  Selain  itu, tidak  semua  rumah  sakit  di  Indonesia memiliki  laboratorium  diagnostik  dengan fasilitas i yang i memadai i [3], [5].
Sebagai  bagian dari i penelitian i ini, sistem pakar  untuk  mengidentifikasi  penyakit i endokrin  sedang  dikembangkan.  Sistem i pakar i kemudian  dimaksudkan  untuk memudahkan dokter atau asistennya membuat  hipotesis tentang gangguan yang terdeteksi,  sehingga  dapat  mengambil tindakan  preventif  atau  terapeutik  yang tepat  dan  membantu  orang  yang  belum memiliki  pengetahuan  tentang  gangguan endokrin.  Permasalahan  yang  dibahas dalam  artikel  ini  adalah  mengembangkan sistem pakar untuk mendiagnosa gangguan sistem  endokrin  berdasarkan  gejala  yang dialami oleh pengguna sehingga pengguna dapat menemukan solusi dari permasalahan yang dihadapi. Permasalahan tersebut membutuhkan sistem komputerisasi untuk menyelesaikannya. Sistem i adalah i sekelompok i elemen i yang i saling i terkait i yang i bekerja  sama  untuk  mencapai  suatu tujuan i [6].
Mengadopsi terhadap penelitian sebelumnya  yang  menggunakan i metode i dempster-shafer dapat dikomparasi dengan metode forward chaining yang menghasilkan  data  observasi  pengolahan data terhadap 20 data yang diuji memperoleh  85.6%  nilai  efektif  metode Forward  Chaining terhadap  penyakit endokrin.  Dengan ii ini i tujuannya ii untuk i menghasilkan ii suatu i software yang i dibutuhkan i oleh i calon i user dalam penyelesaian i masalahnya i [7] [8].
Dengan i adanya i sistem i aplikasi i berbasis Android i yang i diharapkan i dapat memudahkan sistem pakar untuk mendiagnosa i gangguan i endokrin, keterbatasan i jumlah  tenaga  ahli  tidak  lagi menjadi i masalah.  Kedua,  harus  dapat memberikan  informasi  dengan  cepat  dan sesuai  kebutuhan. Pembuatan sistem pakar untuk  gangguan  endokrin,  sistem  mana yang  harus  membantu  dokter,  spesialis, dan  dokter  umum  masa  depan  untuk mendiagnosis gangguan endokrin.

## 2. METODE PENELITIAN i
Peneliti ii menggunakan ii metode i Forward Chaining [9] dalam i penyelesaian i penelitian ii ini i dan  dalam  menyelesaikan penelitian  digunakan  model waterfall dengan  langkah-langkah  sebagai  berikut [10] :
a. Analisa Kebutuhan
Analisa  kebutuhan  biasa  dilakukan dengan  cara  wawancara, survey dan diskusi  dengan  para  pakar,  serta  buku referensi tentang penyakit Endokrin.
b. Design Sistem Design  sistem  terdiri  dari  beberapa komponen,  yaitu:  mesin  inferensi, mesin  pengembang,  mesin knowledge base dan user interface .
c. Pembuatan Program
Pada pembuatan program akan digunakan  bahasa  pemrograman  Java yang berbasis mobile dan menggunakan database MySql.
d. Ujicoba Sistem
Pada i pengujian i program i ini i akan i diuji apakah  program  dapat  berjalan  sesuai keinginan dan i pengujian terhadap rule yang telah i di i buat.
e. Pemeliharaan
Tahap i penerapan software yang  telah selesai i dibuat i dan i diuji i kedalam lingkungan i Teknologi i Informasi i dan i memberikan i pelatihan i kepada i user.
Program ii sistem ii pakar ii terdiri ii atas i komponen-komponen i sebagai i berikut [11]:
a. Basis i Pengetahuan i ( knowledge base )
1) Inti program sistem pakar i
2) Merupakan i representasi i pengetahuan ( knowledge i representation ) dari seorang pakar i
3) Tersusun i atas ii fakta ii yang i berupa i objek ii dan ii kaidah/ketentuan i ( rule ) yang i merupakan ii informasi i tentang i cara i bagaimana i membangkitkan fakta i baru  dari  fakta  yang  sudah di i ketahui. i
Facts  list (daftar  fakta-fakta)  berisikan i hasil i observasi i dan i sesuatu i kenyataan ii yang i dibutuhkan i selama i pengolahan. Bagian i yang i mengandung i semua i fakta- fakta, baik i fakta i awal i pada i saat i sistem i mulai i beropasi i maupun i fakta-fakta i yang i di i dapatkan i pada i saat i pengambilan i keputusan i [12].
b. Mesin i Inferensi i ( Inference Engine ) i
1) Bagian i yang i mengandung i mekanisme i fungsi i berfikir i dan i pola-pola i penalaran i sistem i yang i digunakan i seorang i pakar.
2) Mekanisme i ini i akan i menganalisa i sesuatu i masalah i tertentu i dan i selanjutnya i mencari i jawaban/ kesimpulan i yang i terbaik.
3) Memilih i pengetahuan i yang i relevan i dalam i rangka i mencapai i kesimpulan.
4) Memulai i pelacakannya i dengan i mencocokkan i kaidah i ( rule )  dalam i basis i pengetahuan i dengan i fakta- fakta i yang i ada i dalam i facts i list i disimpan i dalam i basis i pengetahuan i di i harddisk.
Ada ii dua ii teknik ii dalam ii melakukan ii penalaran ii ( inference ) [13] :
a) Pelacakan i kedepan i ( Forward Chaining ) memulai ii dari ii sekumpulan ii fakta–fakta i (data)  dengan i mencari i kaidah i yang i cocok i dengan ii dugaan ii atau i hipotesa  yang  ada  menuju kesimpulan. Teknik i Forward i Chaining i terdapat i pada i gambar i 1.
Berat badan menurun Lemah Poliuri Poligrafi Polidipsi Diabetes Melitus Gambar 1. Forward Chaining
b) Pelacakan i ke i belakang i ( Backward Chaining )
yang i memulai i penalarannya i dari i kesimpulan  ( goal ), dengan i mencari i sekumpulan i hipotesa i yang i mendukung i menuju i fakta–fakta i yang i mendukung  sekumpulan  hipotesa tersebut  [14]  [15].  Teknik i Backward i Chaining i terdapat i pada i gambar i 2.
Hiperparatiroidisme Nyeri tulang-tulang Kifosis Poliuri Lemah Berat badan menurun Polifagi Gambar 2. Backward Chaining

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Permasalahan i Gangguan i pada i sistem i Endokrin i merupakan masalah kesehatan yang sering dijumpai  dan i ada i yang i sulit i untuk i
diketahui,  bahkan i perluasan i penyakitnya pun  terus  berkembang,  sehingga  untuk mengetahui i hasil  diagnosis i secara i pasti akan i sulit. Akibatnya tak jarang penyakit- penyakit  tersebut  ditangani  dengan  cara yang  salah  dan  kesembuhan  pun  urung diraih.  Alternatif i yang i dapat i dilakukan i untuk  mendapatkan i hasil i diagnosis  yang lebih baik i adalah i pemeriksaan i laboratorium,  akan i tetapi i cara  ini  relatif mahal  dan i butuh  waktu  lama  untuk mengetahui i hasilnya,  selain  itu  tidak semua i rumah i sakit i di Indonesia  memiliki laboratorium  diagnosis  dengan  fasilitas yang  memadai.  Cara i yang i lebih i baik i adalah  berkonsultasi  kepada  pakar  atau dokter  ahli.  Namun i dengan  kemudahan adanya  para  pakar i atau i dokter i ahli, terkadang terdapat i pula i kelemahan seperti  jam  kerja  (praktek)  yang  terbatas sehingga membutuhkan waktu jika berkonsultasi i dengan i dokter i ahli.
Penyelesaian Masalah i Dalam ii hal ii ini,  calon ii dokter ii lebih ii membutuhkan i seorang ii pakar ii yang ii bisa i memudahkan i dalam ii mendiagnosis ii penyakit  agar  dapat  mendiagnosa  seperti dokter  ahli.  Karena  hal  tersebutlah  maka dibutuhkan  suatu  alat  bantu  yang  dapat mendiagnosis penyakit berupa suatu sistem yang  dapat  dijalankan  pada platform mobile .
Sistem pakar merupakan salah satu cabang kecerdasan  buatan  yang  mempelajari bagaimana mengadopsi cara seorang pakar berpikir dan bernalar dalam menyelesaikan suatu  permasalahan,  dan  membuat  suatu keputusan  maupun  mengambil  kesimpulan dari  sejumlah  fakta  yang  ada.  Dasar  dari sistem i pakar i adalah i bagaimana i memindahkan  pengetahuan  yang  dimiliki oleh  seorang i pakar i ke i dalam i komputer i dan  bagaimana  membuat  keputusan  atau mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan  itu.  Permasalahan  yang  akan dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  merancang  suatu  sistem  pakar yang  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa
gangguan pada sistem Endokrin berdasarkan gejala yang dirasakan penderita, sehingga user dapat memberikan kesimpulan  serta  saran  atas  permasalahan yang dihadapi.

## Pengujian Akurasi
Pengujian akurasi dilakukan untuk menemukan  persentase  ketepatan  dalam proses  pengklasifikasian  terhadap  data testing yang diuji. Tingkat akurasi dihitung dengan menggunakan rumus [16].
Akurasi = Σ𝑚𝑎𝑡𝑐ℎ Σ𝑡𝑝 X 100%
∑ match = jumlah klasifikasi yang benar
∑ tp = jumlah data testing
Berikut  adalah  yang  menunjukkan  tabel pengujian akurasi terhadap user:

## Tabel 1. Pengujian Akurasi
No Pasien Diagnosa Pasien Diagnosa Pakar Akurasi 1 Pasien A Penyakit Graves Penyakit Graves 1 2 Pasien B Asidosis Metabolik Asidosis Metabolik 1 3 Pasien C Hipopituitarisme Hipopituitarisme 1 4 Pasien D Dislipidemia Campuran Hipotiroidisme dan Miksedema 0 5 Pasien E Hiperlipidemia Endogen Hiperlipidemia Endogen 1 6 Pasien F Lipodistrofi Lipodistrofi 1 7 Pasien G Asidosis Metabolik Asidosis Metabolik 1 8 Pasien H Hiperlipidemia Endogen Hiperlipidemia Endogen 1 9 Pasien I Tiroiditis Hashimoto Lipodistrofi 0 10 Pasien J Hipertiroidisme Hipertiroidisme 1 11 Pasien K Dislipidemia Campuran Dislipidemia Campuran 1 12 Pasien L Penyakit Graves Penyakit Graves 1
Berdasarkan i tabel i di i atas i telah i dilakukan i dengan i 12 i sampel i data i pasien  dan  menghasilkan  akurasi  sesuai perhitungan i berikut:
Nilai Akurasi  = Jadi i nilai i keakurasian = 10 12 100% = 83,3%
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi sistem  pakar  berdasarkan  12  data  yang diuji i adalah i 83.3% i yang i menunjukkan i bahwa  sistem  pakar  ini i berfungsi i cukup i baik i sesuai i dengan i diagnosa i pakar.
Flowchart i Layar i Diagnosa i
Cari kd_Pertanyaan dari table Pertanyaan index yang pertama di tabel B B1 B2 Input Pilih Cari kd_pertanyaan dan kd_tujuan dari tabel Tujuan berdasarkan kd_pertanyaan yang tidak sama dengan kd_pertanyaan yang muncul dan substring digit pertama kd_tujuan yang tidak sama dengan kd_pertanyaan B2 Pilih = Ya Tampilkan pertanyaan Berdasarkan kd_pertanyaa n yang di dapat Pilih = Tidak Y Y N N Jika data = Ada Y N Cari dan Ambil kd_pertanyaan dari tabel Tujuan dimana Tujuan.kd_pertanyaan = Arahan.kd_pertanyaan Cari kd_pertanyaan di tabel Tujuan berdasarkan kd_pertanyaan yang sama dengan kd_pertanyaan yang muncul dan substring digit pertama kd_tujuan yang sama dengan kd_pertanyaan Jika pertanyaan = level 1 Y N Cari kesimpulan dan saran dari tabel Kesimpulan berdasarkan kd_kesimpulan yang di dapat dari tabel Arahan Tampilkan Semua Kemungkinan Tampilkan peringatan bahwa tidak terdiagnosa B1 Cari ke tabel Arahan berdasarkan kd_pertanyaan yang ada si tabel Tujuan B1 Tampilkan kesimpulan dan saran Ambil kd_tujuan kemudian cari pertanyaan ke tabel Pertanyaan berdasarkan kd_tujuan yg ada di tabel Tujuan Tampilkan pertanyaan dari tabel Pertanyaan B2 A1 N Pilih = Sebelumnya Pilih = Menu Utama Periksa pertanyaan sebelum jika ada Y N Periksa = Valid Tampilkan pertanyaan Sebelumnya Y N B2 B2 Y Tampilkan Halaman Awal Diagnosa Jika data = Ada N Y Tampilkan pertanyaan dari tabel Pertanyaan B2 Ambil kd_tujuan kemudian cari pertanyaan ke tabel Pertanyaan berdasarkan kd_tujuan yg ada di tabel Tujuan A1 Pilih = Kamus N C Y Cari ke tabel Kesimpulan berdasarkan kd_kesimpulan Gambar 3. Flowchart Layar Diagnosa
Entity Relationship Diagram (ERD) i Pertanyaan Kesimpulan Arahan Tujuan *kd_pertanyaan *kd_tujuan *kd_pertanyaan
pertanyaan *kd_pertanyaan *kd_kesimpulan *kd_kesimpulan nm_penyakit saran N M N M Gambar 4. ERD Logical Record Structure (LRS) Arahan *kd_pertanyaan *kd_kesimpulan Pertanyaan *kd_pertanyaan pertanyaan Kesimpulan *kd_kesimpulan kesimpulan saran *kd_pertanyaan *kd_kesimpulan
Tujuan *kd_pertanyaan *kd_tujuan *kd_pertanyaan Gambar 5. LRS
Vol. 8 No. 1 Agustus 2023

## Tampilan Layar Sistem
1. Tampilan Layar Menu Utama

## Gambar 6. Tampilan Layar Menu Utama
Pada  gambar  6  berisi  kegunaan  sistem pakar  dan  terdapat  5  (lima)  menu.  Menu tersebut  di  antaranya:  Diagnosa  (menu  ini digunakan  untuk  mendiagnosa  gangguan
pada sistem Endokrin) Panduan
(digunakan  sebagai  petunjuk user dalam menggunakan  aplikasi  sistem  pakar  ini), Profil  (digunakan  untuk  melihat  profil mengenai pembuat program), Admin (menu  ini  hanya  dapat  digunakan  oleh Admin ), serta menu Keluar yang digunakan untuk keluar dari aplikasi ini.
2. Tampilan Halaman Diagnosa
Gambar 7. Tampilan Halaman Diagnosa
Pada i Gambar  7  berisi i halaman i untuk i melakukan i proses  diagnosa  gangguan pada i sistem i Endokrin.  Setelah  menu ‘Diagnosa’  dipilih,  maka i akan i muncul i
pertanyaan i pertama.  Pada i pertanyaan pertama, terdapat 2 (dua) pilihan: “Ya” dan “Tidak”. Terdapat i pula i tombol i “Sebelumnya” untuk kembali ke pertanyaan  sebelumnya,  tombol  “Kamus” untuk i ke  halaman  Kamus  serta  tombol
“Menu i Utama”  untuk  kembali  ke  Menu Utama.

## 3. Tampilan Halaman Kesimpulan

## Gambar 8. Tampilan Halaman Kesimpulan
Pada  gambar  8  menunjukkan  tampilan layar  halaman  kesimpulan  yang  berisikan kesimpulan serta saran.
4. Tampilan Halaman Kamus

## Gambar 9. Tampilan Halaman Kamus
Pada    gambar  9  menampilkan  layar halaman  kamus.  Terdapat  tombol  “Cari” untuk  mencari  arti  kata  (istilah)  yang dianggap  sukar  atau  tidak  dimengerti  oleh
user, tombol “ Bersihkan”
untuk membersihkan  field  pada  halaman  kamus dan  tombol  “Sebelumnya”  untuk  kembali ke halaman Diagnosa.

## 5. Tampilan Halaman Panduan
Gambar 10. Tampilan Halaman Panduan
Pada  gambar  10  menampilkan  layar halaman panduan berisi panduan penggunaan  program  bagi user secara singkat.
Pohon Keputusan A0010 Diagnosa A0020 B0010 B0040 B0030 B0020 A0030 A0040 B0050 B0060 B0070 B0080 Gambar 11. Pohon Keputusan
B0010 C0010 C0030 D0010 E0050 E0040 E0030 E0020 E0010 D0030 K0010 K0050 K0040 K0020 K0030 D0040 E0070 E0060 K0060 K0070 D0020 D0050 D0060 D0070 C0020

## Gambar 12. Pohon Keputusan

## Aturan Forward Chaining
Berikut  adalah  aturan  (rule)  dari  metode Forward  Chaining yang  telah  digambarkan pada pohon keputusan.

## Tabel 2. Aturan Forward Chaining
No If Then 1 K0010 C0010, D0010, E0010 2 K0020 C0010, D0020, E0020 3 K0030 C0010, D0030, E0030 4 K0040 C0020, D0040, E0040 5 K0050 C0030, D0050, E0050 6 K0060 C0030, D0060, E0060 7 K0070 C0030, D0070, E0070 Keterangan: B0010 : Lemah ii C0010 : Poliuri i C0020 : Banyak keringat i C0030 : Dehidrasi i D0010 : Polifagi i
D0020 : Luka pada ekstremitas bawah
yang sulit sembuh i D0030 : Nyeri pada tulang-tulang i D0040 : Artropati i
D0050 : Nyeri perut seperti abdomen akut
D0060 : Moon face
D0070 : Letargi ii E0010  : Polidipsi i
E0020  : Gas gangren i
E0030  : Kifosis i
E0040  : Suara parau i
E0050  : Hiperpigmentasi pada kulit dan mukosa i E0060  : Kulit tipis sehingga pembuluh darah tampak i E0070  : Hipotensi ortostatik ii K0010 : Diabetes Melitus (DM) i K0020 : Kaki Diabetik ii K0030 : Hiperparatiroidisme i K0040 : Gigantisme dan Akromegali ii K0050 : Krisis Adrenalis ii K0060 : Hiperkortisolisme ii K0070 : Diabetes Insipidus (DI) i ii Lampiran  hasil  rule  pada  sistem  pakar mendiagnosa  gangguan  pada  sistem  endokrin sebagai berikut:
Rule 1 i Jika Berat badan menurun i dan Lemah i dan Poliuri i dan Polifagi i dan Polidipsi i maka Diabetes Melitus (DM)
Rule 2 i Jika Berat badan menurun i dan Lemah i dan Poliuri i dan Luka pada ekstremitas bawah yang sulit sembuh i dan Kaki luka yang tidak sembuh-sembuh berbau busuk i maka Kaki Diabetik i
Rule 3 i Jika Berat badan menurun i dan Lemah i dan Poliuri i dan Nyeri tulang-tulang dan Kifosis i maka Hiperparatiroidisme i
Rule 4 i Jika Berat badan menurun i dan Lemah i dan Banyak keringat i dan Artropati i dan Suara Parau i
maka Gigantisme dan Akromegali i
Rule 5 i Jika Berat badan menurun i dan Lemah i dan Dehidrasi i dan Nyeri perut seperti abdomen akut i dan Hiperpigmentasi pada kuit dan mukosa i maka Krisis Adrenalis i

## 4. SIMPULAN i
Beberapa ii kesimpulan i yang i dapat i diambil  dari  pembahasan  sistem  pakar i diagnosa gangguan i endokrin i yaitu i sistem i pakar i diagnosa i gangguan i endokrin i diharapkan  dapat  membantu i pengguna menemukan penyakit dan saran i lebih cepat. Sistem pakar ini juga berguna i bagi calon dokter atau mahasiswa i kedokteran,  terutama  dokter  muda  yang i baru menyelesaikan masalah tanpa i bantuan i dokter spesialis yang berpengalaman.  Sistem  pakar  ini  dapat i digunakan oleh siapa saja yang i membutuhkan,  baik  itu  calon  dokter  atau i spesialis  di  bidang  lain  yang  jarang i mengunjungi i pasien i dengan i masalah i endokrin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. F. Yanto, I. Werdiningsih, and E. Purwanti,  “Aplikasi  Sistem  Pakar
Diagnosa  Penyakit  Pada  Anak Bawah  Lima  Tahun  Menggunakan
Metode  Forward  Chaining,” J.  Inf.
Syst.  Eng. Bus. Intell. , vol.  3, no. 1, p. 61, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.1.61-67. [2] E.  Rahmawati,  “Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Forward Chaining,” J.  Tek.  Elektro ,  vol.  8, no. 2, pp. 64–69, 2016.
[3] D.  A.  O.  Turang,  “Aplikasi  Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Syaraf  Pusat Dengan Metode Forward Chaining,”
Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5,  no.  1,  p.  87,  2018,  doi: 10.20527/klik.v5i1.133.
[4] Didin Wahyu Utomo, Suprapto, and
Nurul  Hidayat,  “Pemodelan  Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  pada Sistem  Endokrin  Manusia  dengan Metode Dempster-Shafer,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 1, no. 9, pp. 893–903, 2017.
[5] D.  D.  Darmansah,  I.  Chairuddin, and  T.  N.  Putra,  “Perancangan
Sistem  Pakar  Tipe  Kepribadian Menggunakan Metode Forward Chaining  Berbasis  Web,” JATISI (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.
Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  1200– 1213, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1033. [6] G.  A.  D.  Sugiharni  and  D.  G.  H. Divayana,  “Pemanfaatan  Metode Forward Chaining Dalam Pengembangan Sistem Pakar Pendiagnosa  Kerusakan  Televisi Berwarna,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.
Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  20,  2017,
doi: 10.23887/janapati.v6i1.9926.
[7] R.  E.  Putri,  K.  M.  Morita,  and  Y.
Yusman, “Penerapan Metode Forward  Chaining  Pada  Sistem Pakar Untuk Mengetahui Kepribadian Seseorang,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  60– 66, 2020, doi: 10.31539/intecoms.v3i1.1332. [8] W.  Supartini  and  H.  Hindarto, “Sistem  Pakar  Berbasis  Web Dengan  Metode  Forward  Chaining
Dalam  Mendiagnosa  Dini  Penyakit Tuberkulosis  Di  Jawa  Timur,” Kinetik ,  vol.  1,  no.  3,  p.  147,  2016,
doi: 10.22219/kinetik.v1i3.123.
[9] K.  Aeni,  “Penerapan  Metode Forward  Chaining  Pada  Sistem Pakar  Untuk  Diagnosa    Hama  Dan
Penyakit  Padi,” Intensif ,  vol.  2,  no.
1, p. 79, 2018, doi: 10.29407/intensif.v2i1.11841.
[10]  I.  Akil,  “Analisa  Efektifitas  Metode Forward  Chaining  Dan  Backwaard Chaining  Pada  Sistem  Pakar,” J.
Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  13,  no.  1, pp. 35–42, 2019.
[11]  R.  Rachman,  “Penerapan  Sistem
Pakar Untuk Diagnosa Autis Dengan Metode Forward Chaining,” J.  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  218– 225, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5522. [12]  A. Kurniawan, Sumijan, and
Jufriadif  Na’am,  “Sistem  Pakar Identifikasi Modalitas Belajar Siswa Menggunakan Metode Forward
Chaining,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 518–523, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1166. [13]  N.  Y.  S.  Munti  and  F.  A.  Effindri, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward
Chaining  Berbasis  Web  Mobile,” J. Media  Infotama ,  vol.  13,  no.  2,  pp. 67–72, 2017, doi: 10.37676/jmi.v13i2.454. [14]  H.  A.  Hidayat  and  G.  Gumilang, “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Yang  Disebabkan  Oleh  Rokok Dengan Metode Forward Chaining,”
Jutekin ,  vol.  5,  no.  2,  p.  5,  2017,
[Online]. Available:
http://jurnal.stmik-
dci.ac.id/index.php/jutekin/article/do wnload/179/140 [15]  T.  Kristiana,  “Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Dengan Metode Forward Chaining,” Inform.  J. Ilmu
Komput. , vol. 14, no. 2, p. 65, 2018,
doi: 10.52958/iftk.v14i2.408. [16]  E. Prasetyo, Data Mining Mengelolah Data Menjadi Informasi Menggunakan  Matlab .  Yogyakarta: Andi Offset, 2014.