## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN DENGAN PERBANDINGAN METODE FORWARD CHAINING DAN DEMPSTER SHAFER
Eza Rahmanita 1) , Wahyudi Agustiono 2) , Riski Juliyanti 3)
1,2,3 Program Studi Informatika, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas teknik Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang, PO BOX 2, Kamal, Bangkalan – 69162 Email: 1 ezarahmanita@gmail.com, 2 yudie2209@gmail.com, 3 riskij441@gmail.com

## ABSTRAK
Kurangnya pemahaman akan gejala penyakit saluran pencernaan yang ada, serta pola hidup yang tidak  sehat  merupakan  beberapa  faktor  yang  menjadi  alasan  mengapa  angka  kematian  pada penyakit  pencernaan  begitu  tinggi  dari  total  keseluruhan  penyakit  yang  ada.  Penentuan  penyakit saluran pencernaan dapat menjadi kendala ketika informasi yang diketahui kurang tepat. Sehingga perlu  adanya  media  bantu  yang  mempunyai  pengetahuan  seperti  pakar  (dokter  spesialis)  yang dapat  memberikan  solusi  yang  tepat  untuk  menangani  permasalahan  tersebut.  Dalam  penerapan sistem  pakar  yang  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  saluran  pencernaan,  perlu membandingkan  beberapa  metode  diantaranya Forward  Chaining dan Demspter  Shafer .  Metode yang  digunakan  mendapatkan  hasil  diagnosa  dengan  memilih  antara  gejala  umum  dan  khusus. Sehingga  nantinya  dapat  diketahui  metode  yang  paling  baik  dalam  melakukan  pendiagnosaan. Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  diagnosa  penyakit  saluran  pencernaan  dengan perbandingan Forward  Chaining dan Dempster  Shafer dari  35  data  memiliki  tingkat  akurasi sebesar  71  %.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  sistem  pakar  dengan  2  perbandingan metode tersebut berhasil.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Saluran Pencernaan, Forward Chaining , Dempster Shafer .

## ABSTRACT
Lack of understanding of existing digestive tract diseases, as well as unhealthy lifestyles are some factors that are the reason why the mortality rate in gastrointestinal diseases is so high of the total disease. Determination of digestive tract disease can be an obstacle when information is known to be  less  precise.  So  it  is  necessary  to  have  media  that  has  knowledge  such  as  experts  (specialist doctors)  who  can  provide  the  right  solution  to  handle  the  problem.  In  implementing  the  expert system used to diagnose diseases of the gastrointestinal tract, it is necessary to compare several methods  such  as  Forward  Chaining  and  Demspter  Shafer.  The  method  used  is  getting  the diagnostic results by choosing between common and special symptoms. So later it can be known the  best  method  of  doing  the  reagnocion.  From  the  results  of  tests  that  have  been  conducted, diagnosis  of  gastrointestinal  diseases  with  the  comparison  of  Forward  Chaining  and  Dempster Shafer from 35 data has an accuracy rate of 71%. This indicates that the use of an expert system with 2 comparisons of the method was successful.
Keywords : Expert System, Gastrointestinal Tract, Forward Chaining, Dempster Shafer.

## PENDAHULUAN
Kesadaran masyarakat akan
kesehatan  yang  masih  rendah  serta pengetahuan  masyarakat  yang  sedikit akan  gejala-gejala  awal  dari  suatu penyakit  merupakan  salah  satu  faktor penyebab  penyakit  menjadi  parah  ketika penderita  ditangani  oleh  tenaga  medis, salah satunya yaitu pada penyakit saluran pencernaan.  Penyakit  saluran  pencernaan adalah  semua  penyakit  yang  terjadi  pada saluran pencernaan.
Penyakit  ini  merupakan  golongan besar  dari  penyakit  pada  organ  esofagus, lambung, duodenum bagian  pertama, kedua,  dan  ketiga, jejunum , ileum , kolon ,
kolon sigmoid ,  dan rektum. Diantara penyakit saluran pencernaan yaitu gastritis dan thypoid. Gejala dari penyakit tersebut  yaitu  mual,  muntah,  nyeri  ulu hati,  pusing,  gangguan  bab,  keringat dingin,  demam  lebih  dari  7  hari,  lidah kotor,  nyeri  perut  dan  nafsu  makan  yang menurun.
Dalam menentukan penyakit saluran pencernaan dapat menjadi kendala ketika  informasi  gejala  yang  diketahui kurang tepat, sehingga dibutuhkan diagnosa  seorang  pakar  atau  dokter  yang dapat memberikan solusi yang tepat unuk menangani  permasalahan  tersebut.  Untuk itu  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat membantu  mendiagnosa  penyakit  pada saluran  pencernaan  beserta  saran  atau solusi yang diperlukan sesuai medis [1].
Sistem  pakar  adalah  aplikasi berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang  dipikirkan  oleh  pakar.  Pakar  yang dimaksud  disini  adalah  orang  yang mempunyai  keahlian  khusus  yang  dapat menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat diselesaikan oleh orang awam [2]. Dalam membangun  sistem  pakar,  ada  banyak metode  yang  dapat  digunakan  untuk membantu  mempermudah  menyelesaikan masalah yang ada. Sebagai contoh, adalah metode Forward  Chaining dan  metode Dempster Shafer . Forward  Chaining disebut  juga penalaran  dari  bawah  ke  atas  karena penalaran  dari  fakta  pada  level  bawah
menuju konklusi pada level atas
didasarkan  pada  fakta.  Penalaran  dari bawah  ke  atas  dalam  suatu  sistem  pakar dapat  disamakan  untuk  pemgrograman konvensional  dari  bawah  ke  atas.  Fakta merupakan  satuan  dasar  dari  paradigma berbasis pengetahuan karena mereka tidak dapat  diuraikan  ke  dalam  satuan  paling kecil yang mempunyai makna. Sedangkan Dempster Shafer adalah  suatu  teori  matematika untuk  pembuktian  berdasarkan belief functions (fungsi kepercayaan) dan plausible  reasoning (pemikiran  yang masuk  akal),  yang  digunakan  untuk mengkombinasikan  potongan  informasi yang  terpisah  (bukti)  untuk  melakukan kalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa.

## Penelitian Sebelumnya
Beberapa  penelitian  mengenai Sistem  Pakar  yang  pernah  dilakukan sebelumnya antara lain :
Yasidah Nur Istiqomah dan Abdul Fadlil  [1]  yang  berjudul  “Sistem  Pakar Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Saluran Pencernaan Menggunakan Metode Dempster Shafer” . Penelitian ini menghasilkan system pakar untuk
mendiagnosa penyakit saluran pencernaan sebanyak 19 jenis penyakit, jumlah gejala sebanyak  59  gejala,  jumlah  penyebab sebanyak  56  penyebab  dan  jumlah  solusi sebanyak  40  solusi.  Perhitungan  nilai probabilitasnya menggunakan metode dempster  shafer yang  mengkombinasikan penyakit,  gejala  dan  nilai  probabilitas, yang  dapat  digunakan  seperti  seorang pakar dalam mendiagnosa penyakit. Peneliti Saefudin dan YG Rosi Tri Rianti  [3]  yang  berjudul  “Sistem  Pakar Untuk Mendiagnosa Gangguan Pencernaan  Pada  Anak  Dengan  Metode Forward Chaining ”. Penelitian ni
menerapkan  metode forward  chaining dengan  menentukan  dari  data  gejala- gejala  sampai  menemukan  hasil  yaitu jenis  penyakit  yang  sesuai  dengan  gejala yang telah ditentukan. Hasil yang didapat dan  diterapkan  berdasarkan  aturan  ( rule ) dalam mendiagnosa gangguan pencernaan pada  anak  untuk  menghasilkan  diagnosa
yang  benar  dan  dapat  membantu  dokter dalam penanganan pasien.
Peneliti Darwanis dan Yul Hendra [4]  berjudul  “Perbandingan  Eektifitas Metode Forward Chaining dan Dempster Shafer Mendiagnosa  Penyakit”.  Dalam penelitian  ini  menghasilkan  sistem  yang dapat  menganalis  jenis  penyakit  yang menyerang  kelapa  sawit  dan  mampu menyimpan representasi pengetahuan pakar berdasarkan metode forward chaining dan dempster  shafer .  Sistem  ini dapat    melakukan  diagnosa    awal terhadap suatu penyakit serta memberikan    informasi    mengenai penyebab  serta  pencegahannya,  sehingga dapat    membantu    para  petani    dan masyarakat  dalam  mengenali  gejala  serta jenis-jenis    penyakit    yang    menyerang terhadap kelapa sawit.
Peneliti Ahmad Aniq Noor Mustaqof,  Wiharto,  Esti  Suryani  [5] berjudul “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Infeksi Menggunakan Forward Chaining” . Berdasarkan    hasil    penelitian    yang dilakukan    dapat  disimpulkan  bahwa dengan melakukan tahap akuisisi pengetahuan dan representasi pengetahuan    sistem    pakar    ini    berhasil diimplementasikan. Metode forward chaining digunakan  sebagai  mesin inferensi    di    mana    mesin    inferensi berfungsi  sebagai  otak dari sistem pakar. Hasil    yang    didapat    dari    akuisisi pengetahuan adalah dengan menggunakan  penyakit  infeksi  yang termasuk dalam 10 penyakit terbesar yang ada di rumah sakit di Indonesia. Peneliti Dewi Ayu Nur Wulandari [6]  yang  berjudul  “Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Peru t ”.  Metode Dempster Shafer berhasil di implementasikan  dalam    sistem    pakar diagnosa  jenis-jenis  penyakit  perut yang dapat  dipergunakan  untuk  mendiagnosa jenis-jenis  penyakit    perut    dengan masukkan    berupa    gejala-gejala  yang dimiliki  pasien.  Hal  ini  ditunjukkan  dari beberapa kasus  yang  telah  diujicobakan diperoleh    hasil    diagnosa  yang    sama antara    perhitungan    sistem    dengan
menggunakan  metode Dempster  Shafer dan  pengetahuan  pakar  yaitu  Dokter Spesialis Penyakit Dalam.
Dari 5 penelitian yang sebelumnya yang membandingkan metode Forward  Chaining dan Dempster Shafer sampai  saat  ini  belum  diketahui manakah  yang  lebih  baik  dari  kedua metode  tersebut  untuk  studi  kasus penyakit saluran pencernaan.

## LANDASAN TEORI

## Sistem pakar
Secara umum, sistem pakar adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan  masalah  seperti  layaknya seorang  pakar  [7].  Dengan  sistem  pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya mencari informasi berkualitas  yang  sebenarnya  hanya  dapat diperoleh  dengan  bantuan  para  ahli  di bidangnya.  Sistem  pakar  ini  juga  dapat membantu  aktivitas  para  pakar  sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan.  Sistem  Pakar  memiliki  ciri  – ciri :
1. Terbatas pada domain keahlian tertentu.
2. Dapat  memberikan  penalaran  untuk data yang tidak pasti.
3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan – alasan yang diberikan dengan cara yang bisa dipahami.
4. Berdasarkan aturan atau rule tertentu.
5. Dirancang  untuk  dapat  dikembangkan secara bertahap agar bisa menghasilkan  informasi  yang  lebih baik dan akurat. 6. Pengetahuan dan mekanisme penalaran jelas terpisah. Sistem Pakar memiliki beberapa keuntungan, yaitu :
1. Memungkinkan  orang  awam  bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.
2. Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.
3. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar. 4. Meningkatkan output dan produktivitas. 5. Meningkatkan kualitas.
6. Mampu  mengambil  dan  melestarikan keahlian  para  pakar (terutama  yang termasuk keahlian langka).
7. Mampu  beroperasi  dalam  lingkungan yang berbahaya.
8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan. 9. Memiliki reliabilitas. 10. Meningkatkan kepabilitas sistem komputer.
11. Memiliki  kemampuan  untuk  bekerja dengan  informasi  yang  tidak  lengkap dan mengandung ketidakpastian.
12. Sebagai media pelengkap dalam penelitian. 13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah. 14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan. Disamping memiliki beberapa keuntungan,  sistem  pakar  juga  memiliki beberapa kelemahan, yaitu :
1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.
2. Sulit dikembangkan. Hal ini tentu saja erat  kaitannya  dengan  ketersediaan pakar dibidangnya.
3. Sistem  pakar  tidak  100%  bernilai benar.

## Forward Chaining
Forward  Chaining merupakan fakta  untuk  mendapatkan  kesimpulan ( conclusion ) dari fakta tersebut. Penalaran ini  berdasarkan  fakta  yang  ada  ( data driven ),  dimana  metode  ini  dijalankan dengan  mengumpulkan  fakta-fakta  yang ada  untuk  menarik  kesimpulan  [8]. Dengan  kata  lain,  prosesnya  dimulai  dari facts (fakta-fakta yang ada) melalui proses interface fact (penalaran  fakta-fakta) menuju suatu goal (suatu tujuan). Metode ini  juga  disebut  menggunakan  aturan IF– THEN dimana  premis  ( IF )  menuju conclusion ( THEN )  atau  dapat  juga dituliskan sebagai berikut:
IF (masukan) THEN (konklusi)
Ada  dua  pendapat  mengenai pelaksanaan  metode  ini.  Pertama  dengan cara  membawa  seluruh  data  yang  didapat ke sistem pakar. Kedua dengan membawa bagian-bagian penting saja dari data yang didapat  ke  sistem  pakar.  Cara  pertama lebih  baik  digunakan  jika  sistem  pakar terhubung  dengan  proses  otomatis  dan penerima seluruh data dari database . Cara kedua  menghemat  waktu  serta  biaya dengan  mengurangi  data  dan  mengambil data yang dianggap perlu. Sebagai contoh, seperti  kasus  pada  kedua  metode  di  atas, maka  berdasarkan  metode  ini  langah- langkah yang diambil:
R1 : IF A AND C , THEN B R2 : IF D AND C AND E, THEN F
Kedua  jenis  strategi  ini  akan mengarah pada suatu kesimpulan. Namun, efisiensinya tergantung dari kondisi masalah  yang  dihadapi.  Kelebihan  utama metode  ini  akan  bekerja  dengan  baik ketika masalah bermula dari mengumpulkan atau menyaukan informasi lalu kemudian mencari
kesimpulan  apa  yang  dapat  diambil  dari informasi  tersebut.  Lalu  metode  ini menyediakan  informasi  dari  jumlah  kecil dari  suatu  data.  Kelemahan  metode  ini yaitu  kemungkinan  tidak  adanya  cara untuk  mengenali  dimana  beberapa  fakta lebih penting dari fakta lainnya [8].

## Dempster Shafer
Metode Dempster-Shafer pertama kali  diperkenalkan  oleh Dempster ,  yang melakukan percobaan model ketidakpastian dengan range probabilities
dari  pada  sebagai  probabilitas  tunggal. Tahun  1976, Shafer menerbitkan  teori Dempster  dalam  sebuah  buku  berjudul Mathematical  Theory  of  Evident. Secara umum  Teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval [9]:
1. Belief ( Bel )  adalah  ukuran  kekuatan evidence (gejala)  dalam  mendukung suatu himpunan bagian. Jika bernilai 0 maka  mengindikasikan  bahwa  tidak
ada evidence ,  dan  jika  bernilai  1 menunjukan adanya kepastian.
[ 𝐵𝑒𝑙𝑖𝑒𝑓 , 𝑃𝑙𝑎𝑢𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 ] 2. Plausibility juga  bernilai  0  sampai  1, jika kita yakin terhadap –s, maka dapat dikatakan Bel (-s)=1,  dan Pl (-s)=0. Plausibility mengurangi tingkat kepercayaan  dari evidence .  Teori Dempster-Shafer
kita mengenal adanya frame  of  discernment yang
dinotasikan  dengan  θ  dan mass
function yang  dinotasikan  dengan  m. Frame ini merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis  sehingga  disebut  dengan environtment . Plausibility (Pl) dinotasikan sebagai: )] ( 1 ) ( [ s Bel s P    (1)
3. Mass function (m) dalam Teori Dempster-Shafer adalah tingkat kepercayaan dari suatu evidence
measure sehingga  dinotasikan  dengan (m). Untuk mengatasi sejumlah evidence pada  Teori Dempster-Shafer
menggunakan aturan yang lebih dikenal  dengan Dempster’s  Rule  of Combination (2) Dimana, (3) Keterangan : Kelebihan  dari  metode  ini  adalah memiliki  algoritma  proses  perhitungan sehingga saat menganalisa terhadap  suatu masalah akan dihasilkan persentasi keakuratan.  Kelemahan  dari  metode  ini yaitu,  bila  kekurangan  data evidence (bukti)  maka  perhitungan  tidak  akan akurat,  nilai  atau  data evidence (bukti) kepercayaan harus dari seorang pakar [9].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Sistem
Berikut merupakan tampilan
aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit saluran  pencernaan  dengan  perbandingan
metode forward  chaining dan dempster shafer :
1. Halaman Login
Pada  halaman  ini  pengguna  harus memasukkan username dan password dengan  benar  agar  dapat  masuk  ke sistem .
Gambar 1. Halaman Login 2. Halaman konsultasi Pada  halaman  ini  pengguna  dapat melakukan  konsultasi  dengan  menjawab setiap  pertanyaan  yang  akan  ditampilkan oleh system
Gambar 2. Halaman Konsultasi
3. Halaman hasil konsultasi
Pada  halaman  hasil  konsultasi  berisi informasi  tentang  analisa  data  yang sebelumnya  telah  diolah  sistem  dengan menggunakan  metode forward  chaining . Disini pengguna dapat mengetahui informasi  gejala  apa  saja  yang  dialami beserta hasil analisa penyakit.

## Gambar 3. Halaman Hasil Konsultasi
4. Halaman hasil perhitungan
Pada  halaman  ini  ditampilkan  hasil perhitungan sistem dengan menggunakan metode dempster shafer.

## Gambar 4. Halaman Hasil Perhitungan

## Hasil Pengujian Akurasi Sistem

## Uji Coba Fungsionalitas Sistem
Berikut  merupakan  pengujian  yang dilakukan  pada  aktivitas-aktivitas  dalam penggunaan aplikasi.
Tabel 1. Uji Coba Fungsionalitas Sistem
Deskripsi Cara Pengujian Input Output Login masukkan username dan
password kemudian menekan tombol login Username dan password benar Masuk pada halaman utama( home ) sesuai
dengan hak
akses user Username atau password salah ditampilkan username
atau password
salah
Data master User memilih menu data master User dapat melakukan edit data sesuai dengan form yang tersedia Data akan disimpan dan akan ditampilkan oleh sistem Data
konsultasi
User pilih menu lihat
data konsultasi User dapat melakukan edit data sesuai dengan form yang tersedia Data akan disimpan dan akan ditampilka n oleh sistem Konsultasi
- U ser pilih menu konsultas i Melakukan konsultasi dengan menjawab pertanyaan Hasil konsultasi ditampilka n Uji Coba Akurasi Sistem Pengujian akurasi sistem
dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  akhir yang  berupa  kemungkinan  jenis  penyakit yang dihasilkan oleh sistem pakar dengan yang dihasilkan oleh pakar(dokter). Tabel 2. Hasil Pengujian Akurasi Sistem
No. Gejala Hasil Forward Chaining Hasil Dempster Shafer Hasil Pakar 1.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut  Perut terasa Gastritis Gastritis Gastritis
No. Gejala Hasil Forward Chaining Hasil Dempster Shafer Hasil Pakar terbakar 2.  Muntah  Nyeri perut  Perut terasa terbakar Gastritis Gastritis Gastritis 3.  Mual
 Muntah  Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Perut terasa terbakar Gastritis Gastritis Gastritis 4.  Muntah
 Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Pusing  Nyeri ulu hati Gastritis Gastritis Gastritis 5.  Mual
 Muntah  Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Sakit kepala Thypoid fever Thypoid fever Gastritis 6.  Muntah  Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Pusing  Nyeri ulu hati Gastritis Gastritis Gastritis 7.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Pusing  Nyeri ulu hati Gastritis Gastritis Gastritis
8.
 Mual
 Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun
 Pusing  Sakit kepala Thypoid Fever Thypoid Fever Gastritis 9.  Muntah  Perut terasa terbakar Gastritis Gastritis Gastritis 10.  Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Perut terasa terbakar Gastritis Gastritis Gastritis 11.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun
 Pusing  Nyeri ulu hati
Gastritis Gastritis Gastritis
12.  Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun
 Pusing
 Nyeri ulu hati Gastritis Gastritis Gastritis
13.  Mual  Muntah  Nyeri perut Thypoid fever Thypoid fever Thypoid fever
No. Gejala Hasil Forward Chaining Hasil Dempster Shafer Hasil Pakar  Nafsu makan menurun  Demam > 7 hari
14.  Mual  Muntah  Nyeri perut  Diare Thypoid fever Thypoid fever Diare 15.  Muntah  Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Pusing  Nyeri ulu hati Gastritis Gastritis Gastritis 16.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Diare Thypoid fever Thypoid fever Diare 17.  Muntah  Nyeri perut
 Nafsu makan menurun
 Pusing  Demam > 7 hari Thypoid fever Thypoid fever Thypoid fever 18.  Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Demam > 7 hari Thypoid fever Thypoid fever Thypoid fever 19.  Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Lidah kotor Thypoid fever Thypoid fever Thypoid fever 20.  Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Diare Thypoid fever Thypoid fever Diare 21.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Keringat dingin Thypoid fever Thypoid fever Gastritis 22.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Sulit bab Thypoid fever Thypoid fever Gastritis 23.  Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Lidah kotor Thypoid fever Thypoid fever Thypoid fever 24.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan
menurun  Sakit kepala Thypoid fever Thypoid fever Gastritis 25.  Mual  Muntah Thypoid fever Thypoid fever Thypoid fever No. Gejala Hasil Forward Chaining Hasil Dempster Shafer Hasil Pakar  Nyeri perut  Nafsu makan menurun
 Demam > 7
hari 26.  Muntah  Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Pusing  Nyeri ulu hati Gastritis Gastritis Gastritis 27.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Pusing  Demam > 7 hari Thypoid fever Thypoid fever Thypoid fever 28.  Muntah  Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Pusing  Nyeri ulu hati
Gastritis Gastritis Gastritis 29.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Demam > 7 hari Thypoid fever Thypoid fever Thypoid fever 30.  Muntah
 Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Pusing  Nyeri ulu hati
Gastritis Gastritis Gastritis 31.  Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Pusing  Nyeri ulu hati
Gastrirtis Gastritis Gastritis 32.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Demam > 7 hari Thypoid fever Thypoid fever Thypoid fever
33.  Mual
 Muntah
 Nyeri perut  Nafsu makan menurun  Keringat dingin Thypoid fever Thypoid fever Gastritis 34.  Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun
 Pusing  Nyeri ulu hati Gastritis Gastritis Gastritis
35.  Muntah
 Nyeri perut
 Nafsu makan menurun  Lidah kotor Thypoid fever Thypoid fever Gastritis
Pada  tabel  3.2  diatas  telah dilakukan  pengujian  dengan  35  sampel data  penyakit  saluran  pencernaan  yang didapatkan  dari  RSUD  Syarifah  Ambami Rato  Ebu  Bangkalan.  Hasil  dari  nilai akurasi  metode Forward  Chaining dan Dempster  Shafer dibandingkan  dengan hasil  pakar(dokter)  sesuai  perhitungan berikut:
100% x data seluruh jumlah akurat data jumlah = akurasi nilai Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa akurasi dari hasil penelitian dan pembuatan sistem pakar diagnosa penyakit  saluran  pencernaan  dengan perbandingan  metode Forward  Chaining dan Dempster Shafer berdasarkan 35 data yang  telah  diuji  mempunyai  tingkat akurasi sebesar 71%.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan dalam pembuatan  sistem pakar diagnosa penyakit saluran
pencernaan  dengan  perbandingan  metode forward chaining dan dempster shafer ini dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian terhadap  sistem  yang  dicoba  langsung oleh pakar berdasarkan 35 data yang telah diuji mempunyai tingkat akurasi
keberhasilan  yang  cukup  baik  sesuai dengan diagnosa pakar yaitu sebesar 71%. Dan  dapat  diketahui  bahwa  metode dempster shafer lebih baik karena metode
dempster shafer memiliki  algoritma proses perhitungan sehingga saat menganalisa terhadap suatu masalah akan dihasilkan persentasi keakuratan .

## SARAN
Berdasarkan penelitian yang sudah
dilakukan  terdapat  beberapa  saran  yang dapat  diberikan  untuk  pengembangan penelitian ini :
1. Pada  sistem  ini  hanya  terbatas  pada  2 penyakit  saja  yaitu, Gastritis dan Thypoid  Fever sehingga  diharapkan pengembang  yang  selanjutnya  dapat ditambah  jenis  gejala  dan  penyakitnya sehingga sistem lebih komplek. 2. Dapat dikembangkan dengan menjadikan sistem online web ataupun
mobile ,  mengingat  sistem  ini  masih menggunakan web lokal . DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  N.  Istiqomah  dan  A.  Fadlil, “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit Saluran pencernaan Menggunakan Metode Dempster Shafer,”  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika, vol. 1, no. 1, pp. 32-40, 2013. [2] Kusrini,  Aplikasi  Sistem  Pakar,
Yogyakarta: ANDI, 2008. [3] S. dan Y. R. T. Rianti, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Gangguan Pencernaan  Pada  Anak  Dengan Metode  Forward  Chaining,”  Jurnal Sistem  Informasi,  vol.  2,  pp.  13-16, 2015. [4] Darwanis dan Y. Hendra, “perbandingan  Efektifitas  Metode Forward  Chaining  dan  Dempster Shafer Mendiagnosa Penyakit Tanaman  Kelapa  Sawit,”  pp.  1-14, 2016. [5] A.  A.  N.  Mustaqof  dan  E.  Suryani, “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis Penyakit Infeksi Menggunakan Forward Chaining,” Jurnal ITSMART, vol. 4, pp. 43-47, 2015. [6] D.  A.  N.  Wulandari,  “Metode
Dempster  Shafer  Pada  Sistem  Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Perut,” Jurnal  Teknik  Komputer  AMIKBSI,
vol. 1, no. 2, pp. 2442-2436, 2015. [7] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya),  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2003. [8] W. Supartini dan H. , “Sistem Pakar Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining Dalam Mendiagnosis Dini Penyakit Tuberkulosis  di  Jawa  Timur,” KINETIK, vol. 1, no. 3, pp. 147-154, 2016.
[9] I. W. R. Waryanta, I. K. G. D. Putra dan  I.  K.  A.  Purnawan,  “Deteksi Sepsis  pada  Bayi  Menggunakan Metode  Dempster-Shafer,”  Lontar komputer, vol. 7, no. 1, pp. 688-696, 2016.