## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT HIPERTENSI DENGAN MENGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN TOERI PROBABILITAS

## Emma Rosinta Simarmata
Program Studi Komputerisasi Akuntansi Universitas Methodist Indonesia
emros2016@gmail.com

## ABSTRACT
At this time hypertension  is a disease that endangers the community  a  lot because people often  ignore it because this disease does not quickly affect the body but will slowly damage health. Hypertension is not contagious but can trigger other  diseases,  such  as  stroke  and  heart  disease.  The  habit  of  people  who  will  check  their  health  after  experiencing problems  causes  delays  in  their  help.  Symptoms  of  hypertension  can  be  detected  early  so that  people  can  prevent  the seriousness of the disease. The expert system is one of the fields of science that can help the public to check whether a person has hypertension and the type of hypertension and the percentage of possible diseases he suffers because the expert system can be designed how to work like an expert. The expert system designed uses several stages, namely (1) system requirements analysis, (2) input and output design, (3) coding and (4) testing. This expert system will be represented in the form of rules, the method of reasoning using the forward chaining method and probability theory in calculating the percentage of rules that are fulfilled. The  form of output  (results)  from the expert system  is  in the form of diagnostic results based on the symptoms given and suggestions that are in accordance with the diagnosis used are forward chaining, namely drawing conclusions from several types of hypertension obtained from symptoms. The output of the system is the type of hypertension diagnosed and the solution for the diagnosis. Keyword : Sistem Pakar, Forward Chaining, Hipertensi, Diagnosa Keyword : Sistem Pakar, Forward Chaining, Hipertensi, Diagnosa

## I. PENDAHULUAN
Penyakit  Hipertensi (Tekanan Darah Tinggi)  sering   kali disebut    the  silent  killer    (pembunuh  senyap)    karena sebagian    besar    penderitanya    tidak    mengalami    tanda- tanda    atau    gejala,    sehingga    tidak  menyadari    bahwa tubuhnya    telah    terkena    hipertensi.    Dalam    beberapa kasus,  penderita    baru    mengetahuinya    setelah    terjadi komplikasi.[1].  Penyakit  ini  tidak  menular  namun  bisa terbentuk karena sifat genetik serta pola hidup yang tidak seimbang.    Untuk  mengetahui  apakah  seseorang  sudah terkena penyakit hipertensi dapat diketahui dengan gejala- gejala yang dirasakan didalam tubuh dan kehidupan sehari- hari.
Dengan  mengetahui  secara  dini  penyakit  hipertensi  ini maka  semakin  besar  peluang  kesembuhannya.  Untuk mengetahui  apakah  seseorang    sudah  terkena  hipertensi maka dibutuhkan suatu aplikasi yang dapat diakses setiap waktu  tanpa  harus  menunggu  waktu  untuk  konsultasi  ke dokter  namun  aplikasi  itu  dapat  bekerja  layaknya  seperti dokter (ahli) sehingga sistem pakar merupakan salah satu solusi  yang  dapat  digunakan  untuk  pemecahan  masalah diatas.
Dalam  penelitian  ini  penulis  membangun  Aplikasi sistem pakar  berbasis web dengan menggunakan  metode Forward    Chaining  sebagai  teknik  untuk  penelusuran dalam  penarikan  kesimpulan  sesuai  dengan  fakta  yang diberikan user dan menggunakan teknik probabilitas untuk menentukan nilai kepastian dari setiap aturan dikarenakan bebarapa gejala yang mungkin tidak terpenuhi oleh sistem. Teknik  probabilitas  ini  diusulkan  oleh  Shortliffe  dan Buchanan  pada  tahun  1975  yang  bertujuan  untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran seorang pakar.

## II. KAJIAN TEORI
Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer  yang mengandung  pengetahuan  dari  satu  atau  lebih  pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik. Jenis program ini pertama kali dikembangkan oleh periset kecerdasan buatan pada  tahun  1960-an  dan  1970-an  dan  diterapkan  secara komersial  selama  1980-an.  Bentuk  umum  sistem  pakar adalah  suatu  program  yang  dibuat  berdasarkan  suatu  set aturan  yang  menganalisis  informasi  (biasanya  diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu kelas masalah spesifik  serta  analisis  matematis  dari  masalah  tersebut. Tergantung  dari  desainnya,  sistem  pakar  juga  mampu merekomendasikan  suatu  rangkaian  tindakan  pengguna untuk dapat menerapkan koreksi. Sistem ini memanfaatkan kapabilitas penalaran untuk mencapai suatu simpulan.[3]
Metode Forward Chaining, Runut maju berarti menggunakan  himpunan  aturan  kondisi–aksi.  Dalam metode ini, data digunakan utnuk menentukan aturan mana yang akan dijalankan kemudian aturan tersebut dijalankan. Ilustrasi dari metode Forward Chaining dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar 2
Gambar 1. Prosedur Siklus Mesin Inferensi Melalui Match-fire
Knowledge Base Database Fact: A is x Match Fire Fact: B is y
Rule:  IF     is       THEN      is A x B y Rule:  IF A is x THEN  is y

## Gambar 2. Penelusuran Inference Chain dengan Metode Forward Chaining

## Hipertensi
Hipertensi  atau  yang  biasa  disebut  tekanan  darah  tinggi merupakan peningkatan tekanan darah sistolik di atas batas normal  yaitu  lebih  dari  140  mmHg  dan  tekanan  darah diastolik lebih dari 90 mmHg [2].

## Hipertensi Primer (Esensial)
Hipertensi primer  tidak  bisa  disembuhkan,  akan  tetapi bisa dikontrol dengan  terapi  yang  tepat.  Dalam  hal  ini, faktor    genetik  mungkin  berperan  penting  untuk pengembangan  hipertensi  primer  dan  bentuk    tekanan darah    tinggi      yang  cenderung      berkembang    secara bertahun-tahun.[3]  Hipertensi  primer  atau  esensial umumnya terjadi karena faktor keturunan atau gaya hidup yang  tidak  sehat,  seperti  merokok,  terlalu  banyak mengonsumsi  natrium  (garam),  stres,  malas  bergerak, mengonsumsi alkohol berlebihan, dan obesitas.

## Hipertensi Sekunder
Penyebab  hipertensi  pada  jenis  ini,  yaitu  karena  kondisi medis  lain  yang  menyertainya.  Beberapa  kondisi  medis yang  bisa  menyebabkan  darah  tinggi,  yaitu  sleep  apnea, masalah pada ginjal, tumor pada kelenjar adrenal, masalah pada  tiroid,  atau  diabetes.[4.  Hipertensi    sekunder memiliki    ciri    dengan    peningkatan    tekanan    darah  dan disertai   penyebab   yang   spesifik,   seperti   penyempitan arteri renalis,    kehamilan,    medikasi    tertentu,    dan penyebab    lainnya. Hipertensi    sekunder    juga    bisa bersifat    menjadi    akut,    yang  menandakan    bahwa adanya    perubahan    pada    curah    jantung[5]. Hipertensi sekunder jarang menimbulkan gejala. Gejala yang muncul umumnya berasal dari penyakit yang mendasari hipertensi sekunder dan bisa baru diketahui saat penderita melakukan pemeriksaan untuk penyakit tersebut.[6]

## Teori Probabilitas
Definisi  probabilitas,misalkan  sebuah  peristiwa  E  dapat terjadi  sebanyak  n  kali  di  antara  N  peristiwa  yang  saling ekslusif  (saling  asing/terjadinya  peristiwa  yang  satu mencegah  terjadinya  peristiwa  yang  lain)  dan  masing- masing  terjadi  dengan  kesempatan  yang  sama.  Maka probabilitas  terjadinya  peristiwa  E  adalah  P(E)=n/N, dengan batas-batas: 0<=P(E)<=1..... (1)
Jika  P(E)=0,  maka  diartikan  peristiwa    E  pasti tidak  terjadi,  sedangkan  jika  P(E)=1,  maka  diartikan peristiwa peristiwa E pasti terjadi. Apabila 𝐸̅ menyatakan bukan peristiwa E, maka diperoleh P( 𝐸̅ )= 1- P(E)....(2) atau berlaku hubungan: P(E) + P( 𝐸̅ )=1....  (3)
Probabilitas  Bersyarat, Jika P(A) menyatakan probabilitas kejadian A, P(B) menyatakan probabilitas kejadian B dan probabilitas  A  dan  B  terjadi  bersama-sama  disimbolkan oleh P(A  B) atau P(B  A), Probabilitas bahwa kejadian A  terjadi  jika  kejadian  B  terjadi  terlebih  dahulu  disebut probabilitas  bersyarat  P(A|B),  dan  besarnya  adalah:
P(A|B)=
) ( ) ( B P B A P  ........(4).  Dengan  cara  yang  sama, probabilitas  bahwa  kejadian  B  terjadi  jika  kejadian  A terjadi lebih dahulu adalah :  P(B|A)=
) ( ) ( A P B A P  , karena
P(B  A)=  P(A  B),  maka  diperoleh  :  P(A|B)=
) ( ) ( ) | ( B P A xP A B P ............ (5)

## III. METODE PENELITAIN
Rancangan Data Flow Diagram terdiri dari 3 level sistem yaitu  Data  Flow  Diagram  level  0,  level  1,  level  3,dapat dilihat pada gambar di bawah ini :

## 1. Data Flow Digram Level 0

## Gambar 3 Data Flow Diagram Level 0
Pada  Gambar  3  menerangkan  bahwa  sistem berinteraksi dengan dua sumber data, yaitu pakar dan user. Tanda  panah  menunjukan  masukan  dan  keluaran  sistem. Seorang  pakar  memasukan  basis  pengetahuan  ke  dalam sistem  yang  berupa  gejala  ,basis  aturan  maupun  saran untuk penyakit yang diderita oleh user, setelah diinput oleh pakar  maka  keluaran  berupa  hasil  output  yang  di-input. Sedangkan  user  akan  menjawab  pertanyaan-pertanyaan yang diajukan oleh program, dan sistem akan memberikan hasil analisis(output) berdasarkan gejala yang diderita oleh user. Output yang dihasilkan atau hasil analisis dari sistem tersebut  berupa  jenis  penyakit  yang  diderita,  seberapa persen keyakinan dari penyakit  yang dialami, dan  solusi simple oleh pakar untuk penyakit yang diderita.
2.Data Flow Diagram Level 1
Data Flow Diagram Level 1 merupakan turunan dari Data  Flow  Diagram  Level  0  yang  mengambarkan  aliran data  dan  detail  proses-proses  yang  akan  diuraikan  lebih rinci dari Level 0.
Match Fire Knowledge Base Database A B C D E X Match Fire Knowledge Base Database A B C D E L X Match Fire Knowledge Base Database A C D E Y L B X Match Fire Knowledge Base Database A C D E Z Y B L X Cycle 1 Cycle 2 Cycle 3 X & B & E Y Z Y & D L C L & M A X N X & B & E Y Z Y & D L C L & M A X N X & B & E Y Z Y & D L C L & M A X N X & B & E Y Z Y & D L C L & M A X N
Gambar 4 Data Flow Diagram Level 1
Pada  Gambar  4,  seorang  pakar  masuk  ke  dalam  sistem pakar melalui login, bagi pakar akan mengisikan email dan password,  untuk  mengakses  form  pakar,  dan  jika  pakar belum  terdaftar  maka  pakar  bisa  mengregistrasi  untuk pakar  baru.  Dari  login,  seseorang  pakar  dapat  menginput (memasukan) gejala dan basis aturan, dan pakar juga bisa mengedit  maupun  menghapus  gejala,  penyakit,  dan  basis aturan agar program  lebih update (memperbaharui  sistem yang  ada).  Dari  data  yang  diinput  maka  program  akan memasukan  ataupun  mengupdate  data  yang  diinput  ke dalam database untuk keperluan output.
3. Data Flow Diagram Level 2
Data Flow Diagram Level 2 lebih diuraikan lagi dari Data Flow Diagram Level 1, pada Gambar 5 diuraikan diagram login.

## Gambar 5 Data Flow Diagram Level 2
Pada  Gambar  5,  seorang  pakar  harus  login  terlebih dahulu,  jika  email  dan  password  yang  dimasukan  benar maka  pakar  bisa  mengakses  form  pakar  dan  mengakses kedalam database, lalu database akan menampilkan output (hasil) yang terdapat didalam database ke form pakar, jika email dan password yang dimasukan salah maka akan ada pemberitahuan  error  yang  terjadi  dan  akan  diminta memasukan kembali email dan password.

## IV. HASIL PENELITIAN
Hasil dari penelitian ini akan memberikan rancangan data base dari  sistem pakar,  mengenai penerapan  aplikasi dari hasil  analisis  dan  perancangan  sistem  yang  telah dipaparkan,  serta  perangkat  yang  dibutuhkan  untuk menjalankan aplikasi ini.
1. Perancangan database yang terdiri dari beberapa tabel yaitu :
a. Tabel  Penyakit
Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  informasi mengenai  jenis  penyakit  hipertensi  yang  ada  serta saran yang diberikan sesuai dengan jenis penyakitnya
.
Tabel 1. Penyakit
b. Tabel Gejala
Tabel ini berfungsi untuk menyimpan seluruh data gejala yang dialami penderita penyekit hipertensi
Tabel 2.Gejala_penyakit Nama Data Tipe Data Length/Values no int 11 kode varchar 10 nama_gejala varchar 50 c. Tabel Rule Tabel ini berfungsi untuk menyimpan aturan yang mencocokan gejala dengan jenis penyakitnya. Tabel 3. Rule Nama Data Tipe Data Length/Values kode_penyakit varchar 20 Kode_gejala varchar 20 d. Tabel dokter Tabel ini berfungsi untuk merekam data dokter sehingga dokter dapat mengakses sistem pakar dalam mengolah data kepakaran sistem. Tabel 4. Dokter Nama Data Tipe Data Length/Values username varchar 50 nama_depan varchar 50 nama_belakang varchar 50 email varchar 100 pass varchar 50 salt varchar 50
e. Tabel relasi penyakit dengan gejala
Tabel ini berisi informasi dari gejala-gejala yang diderita dari setiap jenis penyakit dari hipertensi.
Nama Data Tipe Data Length/Values Kode varchar 20 penyakit varchar 50 Saran varchar 5000

## Tabel 5. Relasi Gejala Dan Penyakit
Kode _geja la Nama_gejala P1 P2 P3 P4 P5 G1 Sakit Kepala T T G2 Pusing T G3 Penglihatan Buram T G4 Mual T T G5 Telinga Berdenging T G6 Kebingungan T G7 Detak Jantung Tidak Teratur T G8 Sering Keleleahan T G9 Rasa Nyeri Di Dada T G10 Kesulitan Bernafas T G11 Darah Dalam Urine T G12 Sensasi Berdetak Di Dada, Leher, atau Telinga T G13 Keringat Berlebihan T G14 Jantung Berdebar T G15 Cemas T G16 Kejang T G17 Sesak Nafas T G18 Terbangun dari tidur akibat merasa tercekik T G19 Muntah T G20 Lemas T T T G21 Pertumbuhan rambut Abnormal T G22 Muncul Garis Ungu Dutubuh T G23 Benjolan Di leher Belakang T G24 Kram Otot T G25 Kesemutan T G26 Nafsu Makan Menghilang T G27 Mengantuk Di siang Hari T G28 Nafas Berhenti Saat Tidur T
2. Hasil Implementasi sistem pakar di Lingkungan User adalah sebagai berikut:
a. Menu Utama Di menu utama user bisa masuk ke dalam penjelasan untuk mengetahui semua tentang hipertensi dan pakar bisa masuk kedalam halaman login melalui halaman ini.

## Gambar 6  Halaman Utama
b. Daftar Pertanyaan
Dihalaman ini user bisa memilih gejala yang diderita untuk mengetahui hasil diagnosa dari gejala yang ditemukan
Gambar 7 Halaman Pertanyaan 1 Gambar 8 Halaman Pertanyaan 2
c.  Hasil Diagnosa dan Saran Halaman ini akan menampilkan hasil diagnosa user,didalam halaman ini user dapat melihat kemungkinan penyakit hipertensi apa yang dialami oleh user dan tingkat kepastian  dari  masing-masing  penyakit  yang  ada  didaftar dan saran dari penyakit yang diderita.

## Gambar 9.  Hasil Diagnosa
Gambar 10. Saran
3.Login Pakar
Dihalaman ini pakar bisa memasukan email dan password untuk masuk ke halaman pakar
Gambar 11. Login Pakar
5.Register Pakar
Form ini digunakan untuk melakukan registrasi pakar baru
Gambar 12 Register Pakar

## V. KESIMPULAN
Setelah melalui tahap analisis, perancangan, implementasi dan  pengujian  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit hipertensi  dengan menggunakan  Metode  Forward Chaining,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem pakar  diagnosa  penyakit  hipertensi  ini  telah  berhasil dibangun  sehingga  bisa  menjadi  suatu  media  informasi, pengetahuan  dan  sarana  deteksi  (berdasarkan  gejala  atau keluhan) bagi orang awan dalam mendeteksi kondisi awal dari  penyakit  hipertensi  secara  mandiri  dengan  bantuan teknologi,  dan  dengan  aplikasi  ini  diharapkan  dapat membantu  dalam  memberikan  konsultasi  bagi  mayarakat Indonesia  untuk  mendapatkan  informasi  dan  penanganan tentang  hipertensi.  Saran  berdasarkan  aplikasi  yang
dirancang  oleh  penulis  adalah  aplikasi  dikembangkan dengan meningkatkan kepastian untuk hipertensi sekunder dan  aplikasi  dapat  dikembangkan  dalam  user  interface yang  dapat  mensupport  pada  semua  platform  seperti Android, Mac, Tablet dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. “Waspada!  5  Jenis  Penyakit  Penyebab  Kematian Tertinggi di Indonesia”, siloamhospitals, 2 January 2020, [Online]. Tersedia:
https://www.siloamhospitals.com/Contents/News-
Events/Advertorial/2020/01/27/12/22/5-Jenis-
Penyakit-Penyebab-Kematian-Tertinggi
[2]. Ferri,  Ferri's    Clinical    Advisor  ,Books    in  1, Philadelphia:Elsevier, 2017.
[3]. "Sistem  Pakar,"  19  September  2020.  [Online].
Tersedia: https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_pakar [Diakses:  7  Desember  2020].  Licensed  By  Lisensi
Creative Commons Atribusi-Berbagi Serupa 3.0.
[4]. Irwan,    Epidemiologi  Penyakit  Tidak  Menular. Yogyakarta: Deepublish., 2016
[5]. Ignatavicius, Workman, & Rebar, Medical Surgical
Nursing: Concepts For Interprofessional Collaborative Care (9thed.), St. Louis :
Elsevier ,2017
[6]. Ihda Fadila, Hipertensi (Tekanan Darah Tinggi), 28 Januari 2021[Online]. Tersedia :
https://hellosehat.com/jantung/hipertensi/pengertian -hipertensi/ , Ditinjau Oleh dr. Tania Savitri - Dokter Umum [diakses: 5 Maret 2021]