## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT IBU HAMIL MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEBSITE
Anggi Nurul Fitriyani Az-zahra, Aries Suharso, Arip Solehudin Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur Karawang, Indonesia
1910631170065@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Berdasarkan data dari Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak Republik Indonesia, Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  terus  meningkat  setiap  tahunnya.  Banyak  faktor  yang  menjadi  penyebab meningkatnya  AKI  diantaranya  yaitu  keadaan  sosial  ekonomi  yang  kurang  baik,  kurangnya  kesadaran  akan kesehatan sebelum dan saat sedang masa kehamilan, terlambat untuk mengenali tanda bahaya pada kehamilan, dan juga terlambat untuk mendapatkan pelayanan kesehatan yang memadai dari dokter atau bidan secara langsung. Untuk itu perlunya untuk mendiagnosis seawal mungkin penyakit yang dialami oleh ibu hamil. Salah satu cara untuk  dapat  mendiagnosis  penyakit  yaitu  dengan  membuat  suatu  sistem  yang  memiliki  pengetahuan  seperti seorang pakar yang dapat mendiagnosis penyakit pada ibu hamil berdasarkan gejala yang dialami, sistem tersebut merupakan  Sistem  Pakar.  Sistem  Pakar  yang  akan  diimplementasikan  yaitu  Sistem  Pakar  untuk  mendiagnosis penyakit pada ibu hamil menggunakan metode Forward Chaining berdasarkan usia kehamilan dan gejala penyakit yang dialami. Pembangunan sistem menggunakan metodologi ESDLC (Expert System Development Life Cycle) yang  terdiri  dari  proses  penilaian,  akuisisi  pengetahuan,  desain,  pengujian,  dan  dokumentasi.  Hasil  pengujian sistem menunjukkan sistem yang dibuat telah berjalan sesuai dengan rancangan yang telah dibuat. Sistem yang telah  dibuat  mendapatkan  nilai  persentase  93,57%  untuk  tampilan  sistem  dan  nilai  persentase  90,28%  untuk manfaat sistem dari kuesioner kepuasan pengguna.
Kata kunci: ESDLC, Forward Chaining, Penyakit Ibu Hamil, Sistem Pakar

## 1. PENDAHULUAN
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  merupakan  jumlah dari banyaknya perempuan meninggal yang disebabkan oleh gangguan kehamilan atau penanganan selama  masa  kehamilan,  melahirkan,  dan  masa  nifas (42 hari setelah melahirkan) tanpa adanya perhitungan lama kehamilan per 100.000 kelahiran hidup [1]. Pada tahun 2021 AKI mencapai angka 6.856 jiwa, angka ini bertambah  sebanyak  2.659  jiwa  jika  dibandingkan dengan AKI pada tahun 2019 yaitu 4.197 jiwa [2].
Meningkatnya  AKI  setiap  tahunnya  harus menjadi perhatian utama karena pada masa kehamilan ibu hamil sangat rawan dengan munculnya gangguan berupa  gangguan  fisik  atau  mental  yang  sangat berdampak  pada  kesehatan  dari  ibu  hamil  dan  janin [3].
Terdapat  banyak  faktor  yang  mempengaruhi kondisi kesehatan ibu hamil yang berujung meningkatnya AKI. Faktor tersebut diantaranya yaitu keadaan  sosial  ekonomi  yang  kurang  baik  yang berpengaruh  pada  status  gizi  ibu  hamil,  kurangnya kesadaran  akan  kesehatan  sebelum  dan  saat  sedang masa kehamilan, terjadinya komplikasi kehamilan dan saat  melahirkan,  dan  juga  kurangnya  fasilitas kesehatan  yang  memadai  khususnya  di  daerah terpencil. Selain itu usia ibu hamil juga menjadi salah satu faktor meningkatnya AKI. Usia yang terlalu muda untuk melahirkan (usia kurang dari 20) dan juga usia yang terlalu tua untuk melahirkan (usia lebih dari 35) [4].  Selain  beberapa  faktor  yang  telah  disebutkan, tingginya  AKI  juga  merupakan  akibat  dari  terlambat untuk  mengenali  tanda  bahaya  pada  kehamilan,
terlambat  untuk  membuat  keputusan  untuk  dirujuk, dan  juga  terlambat  untuk  mendapatkan  pelayanan kesehatan yang memadai dari dokter atau bidan secara langsung.  Untuk  itu  perlunya  untuk  mendiagnosis seawal mungkin berdasarkan gejala yang dialami oleh ibu  hamil  untuk  menentukan  penyakit  yang  dialami. [5].
Kemajuan  teknologi  berkembang  sangat  pesat seiring  dengan  berjalannya  waktu.  Hal  ini  sejalan dengan  ketergantungan  manusia  akan  penggunaan teknologi  tersebut.  Perkembangan  teknologi  ini  tidak terbatas  pada  bidang  komunikasi  saja,  saat  ini perkembangan  teknologi  telah  masuk  ke  berbagai bidang termasuk bidang kesehatan. [6].
Salah  satu  pemanfaatan  teknologi  di  bidang kesehatan yaitu dengan membuat sebuah sistem yang dapat mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala yang dialami.  Sistem  tersebut  merupakan  Sistem  Pakar. Sistem Pakar merupakan sebuah sistem yang memiliki cara  kerja  dengan  mengadopsi  pengetahuan  yang dimiliki  oleh  manusia  ke  dalam  sebuah  sistem komputer  yang  dibangun  dengan  tujuan  untuk memodelkan kemampuan untuk dapat menyelesaikan suatu masalah  seperti  yang dilakukan oleh pakar  [7]. Pakar  disini  merupakan  seseorang  yang  memiliki kemampuan  khusus  di  bidang  tertentu  yang  dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. [8].
Dengan  latar  belakang  yang  sudah  dijelaskan, maka  penelitian  yang  akan  dilakukan  yaitu  membuat suatu  Sistem  Pakar  yang  mengimplementasikan
metode Forward Chaining dengan tujuan untuk dapat mendiagnosis penyakit yang dialami oleh ibu hamil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar
Sistem  Pakar  merupakan  sebuah  sistem  yang memiliki cara kerja dengan  mengadopsi pengetahuan yang  dimiliki  oleh  manusia  ke  dalam  sebuah  sistem komputer  yang  dibangun  dengan  tujuan  untuk memodelkan kemampuan untuk dapat menyelesaikan suatu masalah  seperti  yang dilakukan oleh pakar  [7]. Dalam  tahap  perancangan  Sistem  Pakar,  akan dikombinasikan kaidah-kaidah yang digunakan untuk menarik suatu kesimpulan berdasarkan basis pengetahuan yang disusun dari kumpulan pengetahuan yang  dimiliki  oleh  satu  pakar  atau  beberapa  pakar sekaligus  yang  berfokus  pada  bidang  tertentu. Kemudian hasil dari kombinasi yang telah dibuat akan tersimpan  dalam  sistem  komputer  dan  siap  untuk dimanfaatkan  penggunaannya  dalam  melakukan pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan  suatu masalah [8].

## 2.2. Forward Chaining
Forward Chaining adalah suatu teknik pencarian yang diawali dengan fakta yang diketahui, selanjutnya akan  dilakukan  pencocokan  fakta-fakta  yang  sudah didapatkan dengan bagian IF dari rules atau aturan IF- THEN.  Teknisnya  yaitu  apabila  terdapat  fakta  yang memiliki  kecocokan  dengan  bagian  IF,  maka  aturan tersebut akan dieksekusi. Apabila sebuah aturan telah dieksekusi, maka akan muncul sebuah fakta baru yaitu pada bagian THEN yang akan ditambahkan ke dalam database.  Proses  pencocokan  ini  selalu  dimulai  dari aturan  yang  paling  atas  dimana  setiap  aturan  hanya boleh dieksekusi satu kali saja. Proses pencocokan ini nantinya akan berhenti apabila sudah tidak ditemukan lagi aturan yang bisa dieksekusi. Selanjutnya hasil dari penggunaan  metode Forward  Chaining berdasarkan pendekatan  dan  aturan  yang  sudah  dihasilkan  dapat diperiksa  lebih  lanjut  oleh  pakar  yang  bersangkutan untuk  diperbaiki  ataupun  dimodifikasi  untuk  dapat memperoleh hasil yang lebih baik. [9]
Gambar 1. Metode Forward Chaining

## 2.3. Kehamilan
Kehamilan  merupakan  suatu  mata  rantai  yang saling  berhubungan,  kehamilan  akan  dimulai  dari proses pematangan sel atau ovulasi, pertemuan antara sel  telur  dan  sperma  yang  mengakibatkan  adanya pembuahan  dan  pertumbuhan  zigot.  Lalu  zigot  akan bernidasi  atau  tertanam  pada  uterus,  dilanjut  dengan
pertumbuhan  plasenta,  dan  terakhir  merupakan perkembangan hasil konsepsi sampai aterm yaitu pada minggu  ke  37-42  dimana  sudah  waktunya  untuk melahirkan [10].

## 2.4. Black Box Testing
Black  Box  Testing merupakan  salah  satu pengujian  perangkat  lunak  yang  cara  pengujiannya dengan  memperhatikan  hasil  dari  setiap  eksekusi perintah  yang  dilakukan  pada  sistem  dengan memasukkan  data  pengujian  dan  juga  memeriksa fungsionalitas  perangkat  lunak  tersebut.  Fokus  pada pengujian  ini  yaitu  mengetahui  apakah  fungsi  dari sistem  berjalan  dengan  baik  atau  sebaliknya. Penggunaan Black  Box  Testing ini  memiliki keuntungan  untuk  penguji  yang  tidak  memiliki pengetahuan yang cukup tentang bahasa pemrograman,  dikarenakan  proses  pengujiannya dilakukan  berdasarkan  sudut  pandang  dari  pengguna sistem [11].

## 3. METODE PENELITIAN 3.1. Data Penyakit
Penyakit  pada  ibu  hamil  merupakan  penyakit yang  terjadi  pada  saat  masa  kehamilan  yang  dapat mengganggu  ibu  hamil  maupun  janin.  Pada  Tabel  1 merupakan  data  dari  penyakit  ibu  hamil  yang  telah disusun untuk mengetahui penyakit pada ibu hamil.
Tabel 1. Data penyakit ibu hamil
Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Anemia Kehamilan P02 Preeklampsia P03 Plasenta Previa P04 Hiperemesis Gravidarum P05 Kehamilan Ektopik P06 Mola Hidatidosa P07 Infeksi Saluran Kemih P08 Diabetes Melitus Gestasional P09 Abortus Imminens P10 Abortus Inkomplit

## 3.2. Data Gejala
Gejala  merupakan  ciri-ciri  dari  penyakit  yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  suatu  penyakit yang dialami oleh ibu hamil. Pada Tabel 2 merupakan data dari gejala yang ada pada penyakit ibu hamil.
Tabel 2. Data gejala penyakit ibu hamil Kode Gejala Nama Gejala G01 Usia kehamilan kurang dari 16 minggu G02 Usia kehamilan kurang dari 20 minggu G03 Usia kehamilan lebih dari 20 minggu G04 Memiliki riwayat Preeklampsia pada kehamilan sebelumnya G05 Memiliki riwayat Diabetes Gestasional pada kehamilan sebelumnya G06 Memiliki riwayat kehamilan diluar kandungan sebelumnya G07 Memiliki riwayat hipertensi atau darah tinggi
Kode Gejala Nama Gejala G08 Memiliki penyakit turunan darah tinggi dari keluarga G09 Memiliki riwayat diabetes dalam keluarga G10 Terjadi perdarahan pada usia kehamilan kurang dari 20 minggu G11 Terjadi perdarahan pada usia kehamilan lebih dari 22 minggu G12 Keluarnya darah tampak seperti flek darah G24 Rasa sakit dan nyeri pada perut bagian bawah G25 Nyeri pada tulang panggul G26 Nyeri atau kram pada panggul terus menerus dan memberat G27 Nyeri menjalar hingga bahu dan leher G28 Pusing terus menerus G29 Sakit kepala hebat seperti tertusuk-tusuk G30 Mual dan muntah G31 Mual dan muntah berlebih dan terus menerus (lebih dari 4x) G32 Kulit, bibir dan wajah terlihat pucat G33 Wajah terlihat pucat, pusing kepala, hingga pingsan G34 Wajah dan badan terlihat pucat kekuning- kuningan G35 Mengalami Jaundice (kulit dan mata menjadi kuning) G36 Kesulitan bernapas atau sesak napas G37 Tidur menggunakan 2-3 bantal untuk meredakan sesak napas G38 Detak jantung tidak teratur G39 Mudah lelah dan lesu G40 Mudah pingsan G41 Gangguan penglihatan (pandangan mata kabur, pandangan mata hilang secara sementara, berkunang-kunang) G42 Pembengkakan pada kaki G43 Pembengkakan pada bagian telapak kaki, wajah, dan tangan atau salah satu G44 Berat badan turun G45 Lidah mengering dan kotor G46 Mulut terasa kering G47 Rasa haus yang berlebih G48 Dehidrasi G49 Kenaikan suhu badan atau demam jika terjadi dehidrasi G50 Kenaikan suhu badan atau demam G51 Sensitif terhadap aroma tertentu G52 Mengeluarkan air liur secara berlebihan G53 Tangan gemetar dan berkeringat G54 Tekanan darah menjadi tinggi G55 Tidak ada tanda-tanda adanya janin/tidak merasakan gerakan janin G56 Rahim yang tampak lebih besar dari usia kandungan G57 Rasa sakit saat buang air kecil G58 Frekuensi buang air kecil meningkat G59 Urine yang keluar hanya sedikit G60 Cairan urine keruh G61 Nyeri pada bagian kandung kemih G62 Ada sensasi terbakar atau kram di perut bagian bawah G63 Teraba adanya jaringan (janin berwarna putih) pada gumpalan darah
Kode Gejala Nama Gejala G64 Keluarnya jaringan tidak seluruhnya (tidak ada bagian dari plasenta, memungkinkan plasenta masih tertinggal di dalam) G65 Kontraksi berkurang setelah keluarnya jaringan (janin) berwarna putih. G66 Hilangnya tanda-tanda kehamilan misalnya tidak ada nyeri payudara, tidak ada mual- muntah (morning sickness) G67 Pada kondisi perdarahan hebat dapat menimbulkan gejala anemia (pusing, pandangan mata kabur, pingsan)
3.3. Data Usia Kehamilan
Usia kehamilan yang digunakan dibagi berdasarkan  periode  40  minggu  usia  kehamilan  atau biasa disebut dengan trimester. Trimester 1 yaitu pada usia  kehamilan  1-13  minggu,  timester  2  pada  usia kehamilan 14-26 minggu, dan trimester 3 yaitu 27-40 minggu. Pada Tabel 3 merupakan data usia kehamilan berdasarkan trimester.
Tabel 3. Data usia kehamilan
Kode Usia Kehamilan Keterangan T01 Trimester 1 T02 Trimester 2 T03 Trimester 3

## 3.4. Data Rule atau Aturan
Selanjutnya untuk membuat rule atau aturan akan digunakan  kaidah  produksi  untuk  menampilkan  rule atau  aturan  didapatkan  berdasarkan  metode  yang digunakan  yaitu Forward  Chaining .  Pada  aturan  ini akan  dihubungkan  antara  data  gejala  dan  usia kehamilan yang akan menghasilkan suatu kesimpulan yaitu diagnosis penyakit yang dialami.
Tabel 4. Data rule/aturan
Rule Kaidah

## 1 IF G28 AND G32 AND G35 AND G36 AND
G38 AND G39 AND G40
AND T01 OR T02 OR T03 THEN P01

## 2 IF G03 AND G04 AND G07 AND G08 AND
G21 AND G29 AND G30 AND G36 AND
G37 AND G41 AND G43 AND G59 AND T02 OR T03 THEN P02

## 3 IF G11 AND G12 AND G13 AND G17 AND
G18 AND G19 AND G22 AND T02 OR T03 THEN P03

## 4 IF G01 AND G21 AND G31 AND G44 AND G45 AND G48 AND G49 AND G51 AND
G52
AND T01 THEN P04

## 5 IF G06 AND G16 AND G24 AND G26 AND
G27 AND G33
AND T01 THEN P05

## 6 IF G02 AND G14 AND G15 AND G25 AND
G30 AND G34 AND G42 AND G44 AND G53 AND G54 AND G55 AND G56 AND T01 OR T02 THEN P06
7

## IF G24 AND G50 AND G57 AND G58 AND
G59 AND G60 AND G61 AND G62
AND T01 OR T02 OR T03 THEN P07
Rule Kaidah 8 IF G05 AND G09 AND G39 AND G41 AND G46 AND G47 AND G58 AND T02 OR T03 THEN P08
9

## IF G02 AND G10 AND G12 AND G13 AND
G17 AND G19 AND G20 AND G22 AND T01 OR T02 THEN P09

## 10 IF G02 AND G10 AND G17 AND G20 AND
G23 AND G63 AND G64 AND G65 AND
G66 AND G67
AND T01 OR T02 THEN P10

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Implementasi
Hasil implementasi berupa sebuah Sistem Pakar berbasis  website  yang  menerapkan  metode Forward Chaining dalam  menentukan sebuah kesimpulan atau hasil diagnosis berdasarkan usia kehamilan dan gejala yang dialami  ibu  hamil.  Berikut merupakan tampilan dari Sistem Pakar yang telah dibuat. 1. Halaman Beranda Admin
Halaman  beranda  admin  merupakan  tampilan utama saat admin pertama kali login ke Sistem Pakar. Terdapat beberapa pilihan menu yang bisa dipilih oleh admin yaitu data penyakit, data gejala, dan data basis pengetahuan atau rule.

## Gambar 2 Halaman beranda admin
2. Halaman Data Penyakit
Halaman  data  penyakit  merupakan  tampilan untuk  mengelola  data  penyakit  seperti  pengertian penyakit  dan  solusi.  Admin  dapat  mengelola  data penyakit diantaranya yaitu menambah, mengedit, dan menghapus data penyakit.
Gambar 3 Halaman data penyakit

## 3. Halaman Data Gejala
Halaman data  gejala  merupakan tampilan untuk mengelola data gejala dari penyakit diantaranya yaitu menambah, mengedit, dan menghapus data gejala.

## Gambar 4 Halaman data gejala
4. Halaman Data Basis Pengetahuan / Rule
Halaman  data  basis  pengetahuan  merupakan tampilan  untuk  mengelola  data  basis  pengetahuan yang  menyimpan  rule  atau  aturan  yang  diterapkan berdasarkan  metode  Forward  Chaining.  Pengelolaan data tersebut diantaranya yaitu menambah, mengedit, dan menghapus data basis pengetahuan.
Gambar 5 Halaman data gejala 5. Halaman Diagnosis Halaman  diagnosis  merupakan  tampilan  untuk pengguna melakukan diagnosis. Dimulai dari memilih usia  kehamilan  dan  gejala  yang  dialami  untuk  dapat mendiagnosis penyakit.

## Gambar 7 Halaman pilih gejala
6. Halaman Hasil Diagnosis
Halaman  diagnosis  merupakan  tampilan  untuk menampilkan  hasil  diagnosis  Sistem  Pakar  berupa diagnosis penyakit dan solusi penyakit. Gambar 8 Halaman hasil diagnosis Tabel 4. Pengujian rule atau aturan No Gejala Trimester Diagnosis yang Diharapkan Diagnosis Sistem Kesimpu lan 1 G28, G32, G35, G36, G38, G39, G40 T01/T02/T03 Anemia Kehamilan Anemia Kehamilan Sesuai 2 G03, G04, G07, G08, G21, G29, G30, G36, G37, G41, G43, G59 T02/T03 Preeklampsia Preeklampsia Sesuai 3 G11, G12, G13, G17, G18, G19, G22 T02/T03 Plasenta Previa Plasenta Previa Sesuai 4 G01, G21, G31, G44, G45, G48, G49, G51, G52 T01 Hiperemesis Gravidarum Hiperemesis Gravidarum Sesuai 5 G06, G16, G24, G26, G27, G33 T01 Kehamilan Ektopik Kehamilan Ektopik Sesuai 6 G02, G14, G15, G25, G30, G34, G42, G44, G53, G54, G55, G56 T01/T02 Mola Hidatidosa Mola Hidatidosa Sesuai 7 G24, G50, G57, G58, G59, G60, G61, G62 T01/T02/T03 Infeksi Saluran Kemih Infeksi Saluran Kemih Sesuai 8 G05, G09, G39, G41, G46, G47, G58 T02/T03 Diabetes Melitus Gestasional Diabetes Melitus Gestasional Sesuai 9 G02, G10, G12, G13, G17, G19, G20, G22 T01/T02 Abortus Imminens Abortus Imminens Sesuai 10 G02, G10, G17, G20, G23, G63, G64, G65, G66, G67 T01/T02 Abortus Inkomplit Abortus Inkomplit Sesuai

## 4.2. Pengujian
Pada  tahap  pengujian  ini  bertujuan  untuk menguji  Sistem  Pakar  yang  telah  selesai  dibangun apakah  setiap  fungsinya  telah  sesuai  dengan  tujuan awal pembuatan sistem atau tidak.
1. Pengujian Rule atau Aturan Pengujian rule atau aturan ini merupakan proses pengujian  yang  dilakukan  untuk  memastikan  hasil diagnosis  yang  dihasilkan  Sistem  Pakar  telah  sesuai dengan  aturan  atau  rule  yang  telah  ditetapkan sebelumnya pada basis pengetahuan.
2. Black Box Testing
Black  Box  Testing  merupakan  salah  satu pengujian  perangkat  lunak  yang  cara  pengujiannya dilakukan  dengan  memperhatikan  hasil  dari  setiap eksekusi perintah yang dilakukan pada sistem dengan memasukkan  data  pengujian  dan  juga  memeriksa fungsionalitas perangkat lunak tersebut.
Tabel 5. Pengujian Black Box Testing
Data Masukkan Hasil yang diharapkan Respon Aplikasi Kesimpulan Klik menu beranda admin Sistem menampilkan halaman beranda admin Menampilkan halaman beranda admin Diterima Klik menu data penyakit, gejala, dan basis pengetahuan Sistem menampilkan halaman data penyakit, gejala, dan basis pengetahuan Menampilkan halaman data penyakit, gejala, dan basis pengetahuan Diterima
Data Masukkan Hasil yang diharapkan Respon Aplikasi Kesimpulan Klik menu tambah, edit, atau hapus pada data penyakit, gejala, dan basis pengetahuan Sistem melakukan tambah, edit, dan hapus data penyakit, gejala, dan basis pengetahuan Sistem melakukan tambah, edit, dan hapus data admin, penyakit, gejala, dan basis pengetahuan Diterima Klik menu beranda pengguna Sistem menampilkan halaman beranda pengguna Menampilkan halaman beranda pengguna Diterima Klik menu diagnosis Sistem menampilkan halaman diagnosis Menampilkan halaman diagnosis Diterima Mengisi data usia kehamilan dan gejala yang dialami Sistem menampilkan halaman hasil diagnosis berupa diagnosis penyakit beserta solusi Menampilkan halaman hasil diagnosis berupa diagnosis penyakit beserta solusi Diterima

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan dapat diambil kesimpulan yaitu berdasarkan hasil  pengujian  rule  atau  aturan  Sistem  Pakar  yang dibuat  berhasil  melakukan  diagnosis  yang  sesuai dengan  rule  atau  aturan  yang  telah  ditetapkan  pada basis  pengetahuan.  Selain  itu  pada  pengujian Black Box  Testing yang  telah  dilakukan  setiap  fungsi  yang ada  pada  Sistem  Pakar  yang  dibuat  telah  berjalan sesuai dengan yang telah direncanakan.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya yaitu menambah  lebih  banyak  jenis  penyakit  sehingga Sistem  Pakar  dapat  mendiagnosis  lebih  banyak penyakit.  Lalu  menambahkan  fitur  untuk  dapat melakukan  chat  dengan  pakar  secara  langsung sehingga  memudahkan  pengguna  yang  memiliki pertanyaan  terkait  penyakit  ibu  hamil.  Terakhir menambahkan  fitur  untuk  dapat  menampung  saran dari pengguna sehingga dapat membuat Sistem Pakar terus berkembang menjadi lebih baik lagi berdasarkan saran dari pengguna yang telah menggunakan Sistem Pakar secara langsung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik,  “Angka  Kematian  Ibu Menurut Pulau” bps.go.id.
https://www.bps.go.id/indikator/indikator/view_ data/0000/data/1349/sdgs_3/1 (accessed Ags. 12,
2023).
[2] Kementerian  Pemberdayaan  Perempuan  Dan Perlindungan Anak, “Saatnya Laki-Laki Terlibat untuk Cegah dan Turunkan Angka Kematian Ibu (AKI)”  kemenpppa.go.id,  November.  2022. https://www.kemenpppa.go.id/index.php/page/r ead/29/4243/saatnya-laki-laki-terlibat-untuk- cegah-dan-turunkan-angka-kematian-ibu-aki (accessed Ags. 4, 2023).
[3] M.  H.  Digdo,  A.  Wakhid,  A.  Wijayanti,  A.  A. Suryanto,  and  R.  E.  Putri,  “Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil
Menggunakan  Metode Forward  Chaining Dan Certainty  Factor,” Prosiding  Seminar  Nasional
Teknologi dan Sains , vol. 01, no. 00, pp 125-131, 2022.
[4] M.  P.  Ratnasari,  M.  Yusran,  and  M.  Iriyanti, “Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Kurangnya Minat  Ibu  Hamil  Melakukan  Pemeriksaan Antenatal  Care  (ANC)  Di  Wilayah  Kerja Puskesmas  Ronga-Ronga  Kabupaten  Bener,” Serambi  Saintia  Jurnal  Sains  dan  Aplikasi ,  vol. 10, no. 02, pp 102-109, 2022.
[5] A. P.  Wulandari, A. I. Susanti,  and  A.  Mandiri, “Gambaran Pengambilan Keputusan Saat Proses Rujukan  dari  Tingkat  Primer  ke  Tingkat Sekunder  di  Rumah  Sakit  Umum  Daerah Sumedang,” Jurnal  Sistem  Kesehatan  JSK ,  vol. 02, no. 02, pp 56-62, 2016.
[6] D. Prasanti, and S. S. Indriani,  “Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  dalam Sistem E-Health Alodokter.com,” Jurnal Sosioteknologi, vol. 17, no. 01, pp 93-103, 2018.
[7] A.  Trianasari,  and  Nanang,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Metode Forward Chaining Berbasis Web,” Jurnal Esensi Infokom , vol. 02, no. 01, pp  64-72, 2018.
[8] A.  Trianasari  and  N.  Husin,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Metode Forward Chaining Berbasis Web,” Jurnal Esensi Infokom  :  Jurnal  esensi  sistem  informasi  dan sistem komputer, vol 02, no. 01, pp 64-72, 2018.
[9] D. Kusbianto, R. Ardiansyah, and D. A. Hamadi, “Implementasi Sistem Pakar Forward  Chaining untuk  Identifikasi  dan  Tindakan  Perawatan Jerawat  Wajah,” Jurnal  Informatika  Polinema , vol. 04, no. 01, pp 71-79, 2017.
[10] E. Afrilia, S. M. Musa, and M. Lestari, “Metode Hypnosis dalam Mengatasi Perubahan Psikologis Selama  Masa  Kehamilan  :  Studi  Literatur,” Jurnal JKFT: Universitas Muhamadiyah Tangerang, vol 07, no. 01, pp 54-58, 2022.
[11] D. Novianti, and D. Anjani, “Pengujian Aplikasi E-Farmer dalam Perhitungan Keuntungan dengan  Metode  Blackbox  Testing  Boundary Value  Analysis,”  Jurnal  Nasional  Informatika, vol. 1 no. 02, pp 76-81, 2020.